科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了有效提取航空交流电弧故障的电流信号特征,提出连续小波变换Tsallis奇异熵与极限学习机相结合的航空交流电弧故障判别新方法。对发生电弧故障线路的电流信号进行连续小波变换分解,对获得的时频系数矩阵进行奇异值分解(SVD),得到被测线路电流信号的Tsallis奇异熵,构建特征向量,采用极限学习机对TSE特征向量进行训练,得到适用于航空交流电弧故障检测的分类模型,应用该模型对不同负载下的特征数据进行识别分类。根据试验结果可以看出,连续小波变换Tsallis奇异熵结合极限学习机能够准确识别电弧故障状态与正常运行状态。
- 单位
