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基于ST-SVD-PCA的串联故障电弧特征提取方法故障电弧 S变换奇异分解主元分析遗传算法支持向量机 2018/4/28

为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法，分别以电动机和变频器负载为研究对象，开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换，求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD)，得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA)，选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征，实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)...