資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)剩余電流保護(hù)裝置只能監(jiān)測(cè)到總泄漏電流信號(hào)大小,但不能根據(jù)監(jiān)測(cè)到的總泄漏電流信號(hào)自動(dòng)分類(lèi)和識(shí)別觸電類(lèi)型,提出了一種基于統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)與支持向量機(jī)的觸電信號(hào)暫態(tài)特征提取及故障類(lèi)型識(shí)別的新方法。該方法首先針對(duì)3種生物體觸電總泄漏電流故障信號(hào)提取出表征圖譜特征的29個(gè)時(shí)域和頻域統(tǒng)計(jì)特征參數(shù),然后采用主成分分析法對(duì)特征空間進(jìn)行降維處理得到5個(gè)新的特征量,將降維后的特征量輸入到支持向量機(jī)中進(jìn)行分析,利用粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型參數(shù),并與GA-SVM,CV-SVM進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,PSO-SVM的識(shí)別率最高,能夠有效地診斷觸電信號(hào)故障類(lèi)型。
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