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為可靠地進行萬能式斷路器機械故障診斷，在基于振動信號故障診斷的基礎(chǔ)上，提出了一種多特征融合與改進量子粒子群（QPSO）優(yōu)化的相關(guān)向量機（RVM）相結(jié)合的萬能式斷路器分合閘故障振聲診斷方法。首先，對振聲信號進行小波包軟硬閾值結(jié)合去噪預處理，并利用互補總體經(jīng)驗模態(tài)分解算法對處理后的振聲信號進行分解，提取固有模態(tài)函數(shù)能量系數(shù)、樣本熵、功率譜熵，并組成多特征參數(shù)；然后，通過組合核函數(shù)核主元分析對多特征參數(shù)降維，并將其特征融合組成特征向量作為RVM的輸入，解決單一特征識別斷路器分合閘故障的低準確率和低穩(wěn)定性；最后，利用改進QPSO優(yōu)化分類模型參數(shù)，建立基于RVM的次序二叉樹模型對斷路器故障進行辨識。實驗結(jié)果表明，該方法能有效提升不同故障狀態(tài)下診斷結(jié)果的可靠性。
斷路器
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