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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
1
作者
范兴明
许洪华
+3 位作者
张思舜
李涛
蒋延军
张鑫
《电工技术学报》
北大核心
2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的...
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。
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关键词
高压断路器
改进蜣螂优化算法
深度混合核极限学习机
故障诊断
逐次变分模
态
分
解
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职称材料
题名
基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
1
作者
范兴明
许洪华
张思舜
李涛
蒋延军
张鑫
机构
桂林电子科技大学电气工程及其自动化系
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第12期3994-4003,共10页
基金
国家自然科学基金(61741126)
广西自然科学基金(2022GXNSFAA035533)资助项目。
文摘
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。
关键词
高压断路器
改进蜣螂优化算法
深度混合核极限学习机
故障诊断
逐次变分模
态
分
解
Keywords
High-voltage circuit breaker
improved dung beetle optimizer algorithm
deep hybrid kernel limit learning machine
fault diagnosis
successive variational modal decomposition
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
范兴明
许洪华
张思舜
李涛
蒋延军
张鑫
《电工技术学报》
北大核心
2025
0
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