基于改进Hilbert Huang变换和支持向量机的高压断路器触头超程状态识别
引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)方法进行改进,并将改进的HHT方法结合支持向量机(SVM)应用于高压断路器振动信号特征提取和触头超程状态识别中。采用EEMD提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,并计算IMF分量的Hilbert边际谱能量值,由此构造高压断路器触头超程状态特征量,利用得到的特征向量对SVM进行训练,实现高压断路器触头超程状态的自动识别。试验提取了高压断路器在不同触头超程下的振动信号并进行分析,结果表明所提方法能够有效识别高压断路器触头超程状态。
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