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基于粒子群优化极限学习机的断路器故障诊断方法研究
被引量：
20
1
作者
张佳
陈志英
+1 位作者
陈丽安
陈庆荣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期181-188,共8页
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模...
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模型中输入层与隐含层间的权值以及隐含层的偏置,然后利用最优值进行极限学习机网络训练,最后使用训练好的网络对测试样本进行诊断并验证该方法的有效性。同时搭建了未优化的极限学习机模型和遗传算法优化的极限学习机模型,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的极限学习机能100%识别出样本中不同的断路器故障状态,相比另外两种算法具有更好的稳定性和更高的精确度。
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关键词
断路器
分合闸线圈电流
故障诊断
PSO-ELM
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职称材料
基于改进集合模态分解的真空断路器分合闸线圈电流特征值提取
被引量：
16
2
作者
张佳
陈志英
+1 位作者
陈丽安
陈庆荣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期116-123,共8页
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解(MEEMD)的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分...
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解(MEEMD)的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分解分合闸线圈电流信号,得到经验模态分量(IMF),然后对分量求其瞬时频率,利用频率谱中峰值所对应坐标表征原始信号的特征值。实验结果表明,该方法能正确有效提取分合闸线圈电流特征值。
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关键词
断路器
分合闸线圈电流
特征值提取
MEEMD
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职称材料
题名
基于粒子群优化极限学习机的断路器故障诊断方法研究
被引量：
20
1
作者
张佳
陈志英
陈丽安
陈庆荣
机构
厦门
理工学院
电气
工程与自动化学院
厦门斯玛特思智能电气有限公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期181-188,共8页
文摘
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模型中输入层与隐含层间的权值以及隐含层的偏置,然后利用最优值进行极限学习机网络训练,最后使用训练好的网络对测试样本进行诊断并验证该方法的有效性。同时搭建了未优化的极限学习机模型和遗传算法优化的极限学习机模型,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的极限学习机能100%识别出样本中不同的断路器故障状态,相比另外两种算法具有更好的稳定性和更高的精确度。
关键词
断路器
分合闸线圈电流
故障诊断
PSO-ELM
Keywords
circuit breaker
opening and closing coil current
fault diagnosis
PSO⁃ELM
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于改进集合模态分解的真空断路器分合闸线圈电流特征值提取
被引量：
16
2
作者
张佳
陈志英
陈丽安
陈庆荣
机构
厦门
理工学院
电气
工程与自动化学院
厦门斯玛特思智能电气有限公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期116-123,共8页
文摘
断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解(MEEMD)的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分解分合闸线圈电流信号,得到经验模态分量(IMF),然后对分量求其瞬时频率,利用频率谱中峰值所对应坐标表征原始信号的特征值。实验结果表明,该方法能正确有效提取分合闸线圈电流特征值。
关键词
断路器
分合闸线圈电流
特征值提取
MEEMD
Keywords
circuit breaker
opening and closing coil current
eigenvalue extraction
MEEMD
分类号
TM561.2 [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
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1
基于粒子群优化极限学习机的断路器故障诊断方法研究
张佳
陈志英
陈丽安
陈庆荣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
20
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职称材料
2
基于改进集合模态分解的真空断路器分合闸线圈电流特征值提取
张佳
陈志英
陈丽安
陈庆荣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
16
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职称材料
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