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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种交直流混联电力线路故障信号检测方法，涉及电力故障检测技术领域，该方法的技术要点为：通过将正常信号和故障信号作为待分解的样本数据，输入到CEEMDAN算法中，将信号分解为IMF分量，计算各个IMF分量与原始信号的相关系数，预先设置相关系数阈值，选择相关系数大于或等于相关系数阈值的IMF分量，并对所选择的IMF分量进行信号重构，生成重构信号，将重构信号分成多个子段，对每个子段的信号进行傅里叶变换，计算重构信号的每个子段的HFDE熵值，以及重构信号的波动系数，构造故障特征向量，对故障信号进行监测和识别，提高信号分解的准确性和自适应性，同时抑制模态混叠和噪声干扰。
主权项：1.一种交直流混联电力线路故障信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：在交直流混联电力线路上安装信号采集装置，使用传感器采集交直流混联电力线路上的正常信号和故障信号，建立样本数据集；将多组交直流混联电力线路的正常信号和故障信号作为待分解的样本数据，输入到CEEMDAN算法中，进行自适应的信号分解，将信号分解为固有模态分量，即IMF分量；计算各个IMF分量与原始信号的相关系数，选择相关系数大于或等于相关系数阈值的IMF分量，并对所选择的IMF分量进行信号重构，生成重构信号xt；将长度为N的重构信号xt分成K个长度为L的子段，对每个子段的信号进行傅里叶变换，计算重构信号的每个子段的HFDE熵值Sk，求平均值得到最终的HFDE熵值S；根据每个子段的频率Fk和幅值Ak，获得重构信号的频率波动指数FV和幅值波动指数AS，进一步计算出重构信号波动系数RS，将计算得到的HFDE熵值S与重构信号波动系数RS组合起来，构造故障特征向量；将构造的故障特征向量作为输入特征，将交直流混联电力线路的故障类型作为输出标签，构建支持向量机多故障分类器的训练模型，利用训练完毕的SVM分类器对故障信号进行监测和识别，当发现异常或故障信号时自动触发报警系统。
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权利要求：
百度查询： 天津大学 一种交直流混联电力线路故障信号检测方法
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