【摘 要】
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提出了一种以经验小波变换（empirical wavelet transform,简称EWT）和多尺度熵相结合的高压断路器振动信号的特征向量提取和故障诊断的分析方法。首先,将高压断路器的振动信号进
【机 构】
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华北电力大学机械工程系,云南电网有限责任公司电力科学研究院,华北电力大学图书馆
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目（2017XS133）, 河北省自然科学基金资助项目（E201502008）
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提出了一种以经验小波变换（empirical wavelet transform,简称EWT）和多尺度熵相结合的高压断路器振动信号的特征向量提取和故障诊断的分析方法。首先,将高压断路器的振动信号进行经验小波变换,得到内禀模态函数（intrinsic mode function,简称IMF）,选择相关系数较大的IMF进行重构;其次,提取重构信号的多尺度熵作为表征断路器状态的特征向量,采用归一化的方法对特征向量进行预处理并以此作为支持向量机（support vector machine,简称SVM）的输入向量
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