【摘 要】
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为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换（ST）对回路电流进行时频域变换,求得
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,国网十堰供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51674136)
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为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换（ST）对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解（SVD）,得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析（PCA）,选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征,实现特征向量的降维;最后采用遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）算法对故障电弧特征的有效性进行了测试。通过不同负载和工况条件实验,进一步验证了基于上
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