【摘 要】
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针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题，本文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡；接着在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量，并利用高斯核Fisher判别分析（Gaussian Kernel Fisher
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（2021J01633）；
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针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题，本文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡；接着在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量，并利用高斯核Fisher判别分析（Gaussian Kernel Fisher Discriminant Analysis，GKFDA）与最大信息系数（Maximal Information Coefficient，MIC）法从中选择最优表达特征组；最后，提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机 （Forgetting-factor-based Online Sequential Extreme Learning Machine，FOS-ELM） 算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明，所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型，诊断准确率可达98.75%，诊断时间仅为1.33ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计，使得模型具备新知识学习能力，具有极好的工程应用前景。
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