【摘 要】
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针对复杂环境下高压断路器故障诊断算法的准确率和泛化性问题,提出一种声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断算方法。首先,对声音信号进行广义S变换,提取反应声纹的盒维数、方向度和对比度纹理特征;对振动信号进行变分模态分解(VMD),计算信号的排列熵。最后,构造联合特征向量送入模糊核C–均值聚类(KFCM)学习训练,利用灰狼优化(GWO)算法优化KFCM初始聚类中心,对训练样本进行预分类后输入S
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针对复杂环境下高压断路器故障诊断算法的准确率和泛化性问题,提出一种声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断算方法。首先,对声音信号进行广义S变换,提取反应声纹的盒维数、方向度和对比度纹理特征;对振动信号进行变分模态分解(VMD),计算信号的排列熵。最后,构造联合特征向量送入模糊核C–均值聚类(KFCM)学习训练,利用灰狼优化(GWO)算法优化KFCM初始聚类中心,对训练样本进行预分类后输入SVM,辨识操动机构运行状态。结果表明,声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断方法充分利用声振信号互补优势,对实验样本总体诊断准确率达到了100%,并且有较好的泛化能力。
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