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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司中卫供电公司
摘要：本发明提出一种基于KOA‑KNN特征优化算法的10kV断路器故障诊断方法，该方法克服了传统K近邻诊断方法在10kV断路器故障诊断方面存在精准度不高、分类较弱的缺陷，该方法主要包括4个方面：1首先提出将电流信号、振动信号、声纹信号进行采集，2采用经验模态分解算法对三种不同的信号进行预处理，降噪后构成新的信号；3对降噪后的三类不同的信号，其动作时间、包络线进行特征提取，并构建特征矩阵，将特征矩阵带入KOA算法种对KNN算法中的K值进行优化；4最后，将优化的K值带入KNN算法中，对10kV断路器4种不同的运行状态进行分类。该诊断方法相对于其他故障诊断方法具有可操作性简单，对于工程可复现性具有较好的优势。
主权项：1.基于KOA-KNN特征优化算法的10kV断路器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用实验室对10kV断路器的正常工况、储能电机空转工况、分合闸不到位工况、分合闸速度过低工况四种运行状态下的声纹数据进行采集；采用经验模态分解算法对三种不同的信号进行预处理，将其分解为不同的模态，得到从低频到高频模态，一共分为9个模态的峰值，依据信号的特征，去掉其第9个模态和第一个模态，将剩余7个不同的模态进行叠加,构成新的降噪后的信号；所述三种不同的信号是指声纹信号、电流信号和振动信号；S2：将构成新的降噪后的四种运行状态下的声纹信号、电流信号、振动信号的峰值、动作时间、包络线进行提取作为特征矩阵，将特征矩阵作为输入矩阵带入KOA算法中；S3：利用KOA特征优化算法找到KNN特征优化算法中的最优K，带入KNN特征优化算法中，利用KNN特征优化算法对四种运行状态进行训练和分类。
全文数据：
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百度查询： 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 国网宁夏电力有限公司中卫供电公司 基于KOA-KNN特征优化算法的10kV断路器故障诊断方法
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