【摘 要】
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在阐述励磁涌流信号的特征和参数化时频分析方法的基础上,运用遗传算法和粒子群算法对匹配追踪算法进行优化,对励磁涌流和故障电流进行了参数化时频分析。通过比较遗传算法和
【机 构】
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北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,北京联合大学自动化学院
【基金项目】
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北京市教委科技面上支持项目（KM201011417011）
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在阐述励磁涌流信号的特征和参数化时频分析方法的基础上,运用遗传算法和粒子群算法对匹配追踪算法进行优化,对励磁涌流和故障电流进行了参数化时频分析。通过比较遗传算法和粒子群算法中的迭代次数对特征值获取的影响以及遗传算法和粒子群算法产生的结果,得出结论：（1）迭代次数增加,匹配追踪算法收敛速度增快;但进一步增加迭代次数,对算法收敛速度影响不大。（2）使用局部粒子群算法对匹配追踪算法进行优化,算法收敛速度较快。通过该分析方法得出的结论,将为使用模式识别对变压器励磁涌流和故障电流进行鉴别提供了依据。
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