【摘 要】
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针对煤矿配电网电压暂降信号特征提取困难和辨识准确率低的问题,应用小波熵结合支持向量机SVM support vector machine建立故障辨识模型,以故障信号的小波熵测度来表征故障特
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51274118),辽宁省重点实验室资助项目(LJZS003).
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针对煤矿配电网电压暂降信号特征提取困难和辨识准确率低的问题,应用小波熵结合支持向量机SVM support vector machine建立故障辨识模型,以故障信号的小波熵测度来表征故障特征,对电压暂降信号进行小波多分辨分析,选取采样序列的高频系数分量,计算其小波系数熵和小波时间熵,作为特征向量输入SVM,使故障信号特征更加明显,对故障源进行自动分类辨识。结果表明,与小波结合BP神经网络方法比较,无论在训练时间上还是在辨识准确率方面均有明显优势。
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