基于半监督学习的断路器弹簧机构机械特性监测及状态评估技术研究北大核心CSCD

针对断路器弹簧机构机械特性监测及状态识别系统普遍存在监测类型不全、特征值提取单一、判断标准太过绝对等问题,文中提出了基于小波及半监督学习的多特征分析的断路器弹簧操动机构机械状态识别新方法。通过感知元件对分合闸线圈电流、动触头位移等信号进行采集,采用小波算法对信号进行滤波处理,分析断路器弹簧操动机构的分合闸线圈电流、动触头位移等信号与断路器异常状态之间的对应关系,提取特征值,建立半监督学习多分类网络模型,实现断路器弹簧操动机构故障的机械特性监测及状态识别。实验结果验证了此方法具有较高的诊断正确率,对断路器的健康运营具有重要意义。