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[金属工艺] 基于LMD-PCA和样本熵的瓷支柱绝缘子故障诊断

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admin 发表于 2025-1-19 14:39 | 查看全部 阅读模式

基于LMD-PCA和样本熵的瓷支柱绝缘子故障诊断
摘要:为了对变电站瓷支柱绝缘子状态进行有效评估,提出了一种将局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)、主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)和样本熵相结合的瓷支柱绝缘子振动信号故障诊断方法。首先,将瓷支柱绝缘子振动信号进行局域均值分解,得到PF(乘积函数)分量,利用主成分分析方法,提取主PF分量;其次,计算其样本熵作为表征瓷支柱绝缘子状态的特征向量,利用支持向量机(SVM)对输入的向量进行分类训练;最后,将测试样本特征向量输入训练好的 SVM中进行分类识别。结果表明,该方法能有效提取瓷支柱绝缘子的故障特征并实现准确的故障分类。

标题:基于LMD-PCA和样本熵的瓷支柱绝缘子故障诊断

作者:邵鑫明,万书亭,刘荣海,郑欣,

关键词:瓷支柱绝缘子,局域均值分解,样本熵,支持向量机,

发表日期:2021年3月
2025-1-19 14:39 上传
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