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| 基于多维特征量的航空串联故障电弧检测 | |
| 引用本文： | 王绍敏.基于多维特征量的航空串联故障电弧检测[J].科学技术与工程,2017,17(13). |
| 作者姓名： | 王绍敏 |
| 作者单位： | 河北工业大学 |
| 基金项目： | 河北省自然科学基金青年基金（E2015202143）；河北省教育厅青年基金（QN2014148） |
| 摘 要： | 航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。 |
| 关 键 词： | 航空故障电弧 多维特征量 支持向量机 粒子群优化 |
| 收稿时间： | 2016/10/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/12/15 0:00:00 |
Diagnosis of Series Arc Faults in Aviation AC System Based on Multi-dimensional Features |
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| Abstract: | |
| Keywords: | Aviation arc fault Multi-dimensional features support vector machine (SVM) particle swarm optimal (PSO) |
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