典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
断路器;机械特性;小波;半监督学习;状态识别
中图分类号：
作者姓名：
彭跃辉;武艳蒙;王岩妹;魏稼鹏
作者机构：
河南平高电气股份有限公司,河南平顶山 467001
文献出处：
引用格式：
[1]彭跃辉;武艳蒙;王岩妹;魏稼鹏-.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)[J].高压电器,2022(05):95-102,111
A类：
状态识别系统
B类：
半监督学习,断路器,弹簧机构,机械特性,状态评估,评估技术,特征值提取,判断标准,太过,于小波,波及,多特征分析,弹簧操动机构,过感知,分合闸线圈电流,动触头,头位,滤波处理,异常状态,提取特征,多分类网络,诊断正确率,健康运营,营具
AB值：
0.212722
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
