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基于MI-ECHPO-PNN的高压断路器故障诊断研究

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为了提高断路器故障状态诊断的准确性,精准识别故障,提出一种基于互信息特征选择和改进猎食者算法优化概率神经网络的高压断路器故障诊断方法(MI-ECHPO-PNN).利用变分模态分解振动信号,选择其中频率较高的分量提取故障特征,利用互信息算法进行特征筛选,作为诊断模型的输入;运用改进的猎食者算法优化概率神经网络的平滑因子,将优化后的参数输入概率神经网络搭建ECHPO-PNN故障诊断模型.仿真结果表明:ECHPO-PNN模型相比其他PNN模型,诊断效果更好,准确率可达100%,具有良好的准确性和稳定性.
Research on fault diagnosis of high voltage circuit breakers based on MI-ECHPO-PNN

high voltage circuit breakerfault diagnosismutual information algorithmpredator algorithmprobabilistic neural network

张莲、贾浩、赵梦琪、张尚德、季鸿宇、李多

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重庆市能源互联网工程技术研究中心,重庆 400054

重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆 400054

高压断路器 故障诊断 互信息算法 猎食者算法 概率神经网络

国家自然科学基金

61402063

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.07.030

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(13)
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