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摘要
为了提高断路器故障状态诊断的准确性，精准识别故障，提出一种基于互信息特征选择和改进猎食者算法优化概率神经网络的高压断路器故障诊断方法(MI-ECHPO-PNN)。利用变分模态分解振动信号，选择其中频率较高的分量提取故障特征，利用互信息算法进行特征筛选，作为诊断模型的输入；运用改进的猎食者算法优化概率神经网络的平滑因子，将优化后的参数输入概率神经网络搭建ECHPO-PNN故障诊断模型。仿真结果表明：ECHPO-PNN模型相比其他PNN模型，诊断效果更好，准确率可达100%,具有良好的准确性和稳定性。
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单位电子工程学院; 重庆理工大学
