论文部分内容阅读
高压断路器操动过程中，声波信号的变化反映了断路器机械状态，声波信号特征提取直接关系到故障诊断的准确性和实用性。提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）的状态特征提取方法，根据高压断路器分闸过程的物理特点，将分闸声波信号分为分闸前期、分闸中期、分闸后期三个阶段，各阶段声波信号等时间分段，形成等时间分段能量熵以反映声波信号的时间、频率和能量变化。将能量熵输入支持向量机（support vector machine，SVM），采用“一对其余”策略进行多级分类，