【摘 要】
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现有瓷支柱绝缘子振动声学检测仪的检测结果仅依赖信号的功率谱特征，单一特征携带的信息量有限，有缺陷的绝缘子振动信号样本少，信号特征干扰因素多，且人工判断容易引起漏报、误报。针对以上问题，提出一种包含时域特征、功率谱峰值特征和各频段小波包能量比组合特征的随机森林故障自动识别模型。通过在绝缘子上、下端人工制作不同程度的缺陷，采集多组数据并进行特征筛选和模型参数调优，实验结果表明，使用该方法检测35 kV
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现有瓷支柱绝缘子振动声学检测仪的检测结果仅依赖信号的功率谱特征，单一特征携带的信息量有限，有缺陷的绝缘子振动信号样本少，信号特征干扰因素多，且人工判断容易引起漏报、误报。针对以上问题，提出一种包含时域特征、功率谱峰值特征和各频段小波包能量比组合特征的随机森林故障自动识别模型。通过在绝缘子上、下端人工制作不同程度的缺陷，采集多组数据并进行特征筛选和模型参数调优，实验结果表明，使用该方法检测35 kV绝缘子，故障识别准确率达到96.53%,并可区分上端缺陷和下端缺陷。
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