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基于VMD-LSTM的触电电流提取方法研究
文献摘要：
为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)相结合的触电电流提取方法.利用果蝇优化算法对VMD参数[K,α]寻优获得最优参数组合[6,280],以VMD分解的剩余电流最佳模态分量突变特性为依据,定义相邻周期电流幅值和的增长率η1、η2作为判别触电事故的特征量;以6层模态分量信号重构触电信号,构建基于LSTM网络的触电电流检测模型.240组触电信号研究结果表明:当η1、η2至少一个满足大于1％时,均发生触电,否则无触电事故发生;相比于VMD-BP、VMD-RBF检测模型,VMD-LSTM检测模型提取的触电电流与真实触电电流的相关系数平均值分别提高了6.2％、2.3％,均方根误差平均值分别降低了36.8％、27.1％,提出的方法具有更高的检测精度.研究结果为研发基于生物体触电电流动作的剩余电流保护装置提供了参考.
文献关键词：
剩余电流;VMD;LSTM网络;触电故障检测;信号提取
中图分类号：
作者姓名：
李春兰;王静;石砦;王长云;罗杰;任鹏
作者机构：
新疆农业大学机电工程学院,新疆乌鲁木齐830052;新疆工程学院能源工程学院,新疆乌鲁木齐830023
文献出处：
引用格式：
[1]李春兰;王静;石砦;王长云;罗杰;任鹏-.基于VMD-LSTM的触电电流提取方法研究)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(02):149-159
A类：
触电故障检测
B类：
VMD,触电电流,有效提取,故障特征,变分模态分解,Variational,Mode,Decomposition,长短期记忆神经网络,Long,Short,Term,Memory,果蝇优化算法,最优参数,数组,模态分量,电流幅值,触电事故,特征量,信号重构,电信号,电流检测,检测模型,否则,RBF,检测精度,生物体,剩余电流保护装置,信号提取
AB值：
0.242396
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