【摘 要】
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针对高压断路器机械故障诊断方法准确率较低的现状,提出将改进的小波包分解（wavelet packet,WP）、Hilbert谱分析、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和优化后的支
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目（2015ZZ019）
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针对高压断路器机械故障诊断方法准确率较低的现状,提出将改进的小波包分解（wavelet packet,WP）、Hilbert谱分析、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和优化后的支持向量机（support vector machine,SVM）相结合的诊断方法,对弹簧操动式高压断路器进行弹簧疲劳和合闸挚子卡涩故障（在高压断路器机械故障中占比较高）的模拟实验和分析。研究结果表明,振动信号的时频特性能较好反映高压断路器的机械状态,尤其基于PSO-SVM的特征分类方法
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