【摘 要】
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为了更准确的提取断路器故障特性,得到更可靠的故障诊断结果,在振动信号的基础上,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和相关向量机(Relevance Vec
【机 构】
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河南省电力公司济源供电公司,华北电力大学（保定）电气工程学院
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为了更准确的提取断路器故障特性,得到更可靠的故障诊断结果,在振动信号的基础上,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的断路器机械故障诊断方式。首先提取不同故障振动信号,设置阈值来初始化信号傅里叶频域分解区间,利用EWT分解得到有限带宽的多个模态。然后计算样本熵参数,计算并作为特征向量。最后,将特征向量输入相关向量机(RVM),建立不同故障的模型,对测试样本进行诊断。通过与其他方法实
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