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| 基于EEMD和卷积神经网络的高压断路器故障诊断 | |
| 引用本文： | 鄢仁武,林穿,宋微浪,高硕勋,钟伦贵,张文凤.基于EEMD和卷积神经网络的高压断路器故障诊断[J].高压电器,2022(4):213-220. |
| 作者姓名： | 鄢仁武 林穿 宋微浪 高硕勋 钟伦贵 张文凤 |
| 作者单位： | 1. 福建工程学院智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心;2. 国网福建省电力有限公司检修分公司 |
| 基金项目： | 福建省自然科学基金项目(2018H0003,2017J01731)； |
| 摘 要： | 高压断路器分合闸线圈的电流信号蕴含着丰富的断路器操动机构状态信息,对操动机构故障诊断具有重大意义.首先,文中通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)具备的检测突变点性能确定有效分合闸线圈电流信号段,并对其进行EEMD自适应降噪处理.其次,运用时域求极值... |
| 关 键 词： | 操动机构 线圈电流 Kronecker EEMD CNN |