【摘 要】
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针对输电杆塔结构状态信息提取难度大、精度低等问题，提出了一种基于北方苍鹰算法优化的变分模态分解（northern goshawk optimized variational mode decomposition，NGO-VMD）与长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络的输电杆塔倾斜状态识别方案。通过北方苍鹰优化算法解决了VMD参数难确定的问题，并且证明其分解的
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目（2023-YBGY-069）；
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针对输电杆塔结构状态信息提取难度大、精度低等问题，提出了一种基于北方苍鹰算法优化的变分模态分解（northern goshawk optimized variational mode decomposition，NGO-VMD）与长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络的输电杆塔倾斜状态识别方案。通过北方苍鹰优化算法解决了VMD参数难确定的问题，并且证明其分解的各阶本征模态分量（intrinsic mode function，IMF）可以有效提取出杆塔结构的模态信息。为了使信息特征更为明显，对IMF分量进行奇异值分解（singular value decomposition，SVD），发现各阶分量的奇异值在杆塔不同状态下有较为明显的区别。最后引入LSTM神经网络进行特征分类，形成故障诊断模型。依托西安工程大学110 kV猫头塔对模型进行试验验证，结果表明：此方法对杆塔倾斜状态的识别准确率为96.68%，与其他方法对比分析可得，此方案具有效率更高、稳定性更强、更加精准等优势。
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