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小波包分解与SVM在电磁斥力机构故障诊断中的应用
文献摘要：
电磁斥力机构具有分闸速度快,分断能力强的优点,在故障限流器和直流输电领域中应用广泛,但分断过程中对开关造成的冲击强,易导致机构失效.文章分析电磁斥力机构在故障诊断方面的研究现状,对比研究不同故障诊断算法的优劣,通过对电磁斥力机构分断过程中振动信号分析,优化电磁斥力机构故障特征量提取算法,并建立基于小波包能量熵和支持向量机(SVM)组合的故障诊断模型,通过对实际应用中出现的故障信号分析,验证故障诊断模型的准确性.
文献关键词：
电磁斥力机构;故障诊断;小波包分解;SVM
中图分类号：
作者姓名：
龚森
作者机构：
广东电网广州供电局,广东 广州 510620
文献出处：
引用格式：
[1]龚森-.小波包分解与SVM在电磁斥力机构故障诊断中的应用)[J].科技创新与应用,2022(13):193-196
A类：
B类：
小波包分解,电磁斥力机构,分闸,分断能力,故障限流器,直流输电,故障诊断算法,振动信号分析,故障特征,特征量提取,于小波,小波包能量熵,故障诊断模型,故障信号
AB值：
0.205053
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