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变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法: 收藏
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引用; 《机械设计与制造工程》2024年第11期53卷 85-89页; 作者：许杨俊程凌森赵亮王庭松赵惠超南方电网数字电网集团有限公司广东广州510700; 电动机械刀闸运行过程中,由于变电站周边电磁的干扰,导致其运行状态信号识别性能较差。为了精准识别刀闸状态异常信号,提出变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法。优先筛选刀闸状态异常信号去噪过程中的小波参数,通过改进的阈值函数...; 电动机械刀闸运行过程中,由于变电站周边电磁的干扰,导致其运行状态信号识别性能较差。为了精准识别刀闸状态异常信号,提出变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法。优先筛选刀闸状态异常信号去噪过程中的小波参数,通过改进的阈值函数和最优小波参数对异常信号进行分层去噪处理。使用Hilbert方法提取去噪处理后的信号特征,并将该信号特征作为样本数据输入到SVM分类器中,通过运行SVM分类器输出异常信号,实现电动机械刀闸的运行控制。测试结果表明,所提方法刀闸状态异常信号正确识别率高于95%,识别时延低于8 s,特征辨识度在91%以上。; 来源：详细信息评论

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