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10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191717

基于三维熵距和熵空间的航空电弧故障检测与分类技术

引用
鉴于常用的时频域分析方法在航空电弧故障检测中的局限性,同时为避免单特征量的偶然性,该文提出利用三维熵距的方法实现三种信息熵的特征融合,为减少特征融合带来的噪声与冗余,利用主元分析(PCA)故障检测技术以实现特征矩阵的降维处理.分别分析小波能量熵、功率谱熵、样本熵以及三种信息熵的三维熵距在电弧故障发生前后的特征差异.利用PCA故障检测技术将特征矩阵降维处理,同时给出各试验负载下的PCA的监测统计量T 2和平方预测误差(SPE)及其各自的控制限,通过电弧故障发生前后的T 2和SPE值与各自的控制限的比较,实现航空交流电弧故障的检测.分析结果表明,该方法结合了各特征量的优势,不需要人工设置阈值,能够较为准确地判别电弧故障的发生.最后利用三维熵空间,给出几种典型的电弧故障类型的分类方法.在实现电弧故障检测的同时,给出电弧故障的类型,能够更加有效地对不同电弧故障的发生做出有针对性的应对.

航空电弧故障、三维熵距、特征融合、PCA、检测技术、熵空间、故障分类

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TM501(电器)

河北省自然科学基金资助项目E2016202106

2021-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共12页

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电工技术学报

1000-6753

11-2188/TM

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2021,36(4)

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