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基于ST-SVD-PCA的串联故障电弧特征提取方法
被引量：
13
1
作者
郭凤仪
高洪鑫
+3 位作者
王智勇
游江龙
邓勇
陈昌垦
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期888-896,共9页
为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(...
为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD),得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA),选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征,实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)算法对故障电弧特征的有效性进行了测试。通过不同负载和工况条件实验,进一步验证了基于上述故障电弧特征的故障电弧识别方法的兼容性,该方法可以有效识别电机及变频器负载回路的串联故障电弧。
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关键词
故障电弧
S变换
奇异分解
主元分析
遗传算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于ST-SVD-PCA的串联故障电弧特征提取方法
被引量：
13
1
作者
郭凤仪
高洪鑫
王智勇
游江龙
邓勇
陈昌垦
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
国网十堰供电公司
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期888-896,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51674136)
文摘
为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD),得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA),选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征,实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)算法对故障电弧特征的有效性进行了测试。通过不同负载和工况条件实验,进一步验证了基于上述故障电弧特征的故障电弧识别方法的兼容性,该方法可以有效识别电机及变频器负载回路的串联故障电弧。
关键词
故障电弧
S变换
奇异分解
主元分析
遗传算法
支持向量机
Keywords
arcing fault
S-transform
singular value decomposition
principal component analysis
genetic algorithm
support vector machine
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于ST-SVD-PCA的串联故障电弧特征提取方法
郭凤仪
高洪鑫
王智勇
游江龙
邓勇
陈昌垦
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
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