【摘 要】
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针对高压断路器的故障特性,提出基于精确度加权随机森林的故障诊断算法,该方法利用高压断路器的分合闸电流信号数据集,通过Bootstrap采样方法建立决策树,并根据每棵决策树的
【基金项目】
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中国纺织工业联合会科技指导性项目(2017070);2018年西安市科技计划(201805030YD8CG14(17))项目资助
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针对高压断路器的故障特性,提出基于精确度加权随机森林的故障诊断算法,该方法利用高压断路器的分合闸电流信号数据集,通过Bootstrap采样方法建立决策树,并根据每棵决策树的分类能力设置其权重,建立精确度加权随机森林模型,最后用测试数据集进行检验,完成对高压断路器机械故障的诊断。诊断结果表明,与单棵决策树和基于C4.5的随机森林算法相比,该算法准确率更高,且不会出现过拟合问题,在解决高压断路器故障诊断方面有很好的应用前景。
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