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结合S变换和mRMR特征选择的电缆早期故障识别方法

AN INCIPIENT CABLE FAILURES IDENTIFICATION METHOD BASED ON S TRANSFORM COMBINED WITH MRMR FEATURE SELECTION

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电力电缆早期故障严重威胁用电安全且难以准确识别,在基于特征提取与特征选择的识别方法中,一旦不能准确获得关键特征信息会直接导致识别精度下降.鉴于此,提出一种基于S变换特征提取和最大相关最小冗余(mRMR)特征选择的电缆早期故障识别方法.对故障相电流进行S变换,提取一些具有相关性、冗余性的统计量、熵和能量等构成初始特征集;采用mRMR选择出具有最佳分类效果的特征子集;利用带核函数的SVM分类器对多种电缆故障进行识别.仿真结果表明,在不同噪声环境下该方法在识别精度和鲁棒性方面都优于同类算法.

王森、龚俊、杨晓梅

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四川大学电气工程学院 四川 成都 610065

成都市产品质量监督检察院 四川 成都 610100

早期故障 S 变换 特征选择 最大相关最小冗余 识别

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.031

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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