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摘要:
提出结合振动信号高频部分固有模态边际谱能量比例和振动信号总能量共同作为故障特征提取对象的信息融合诊断方法,以实现对高压断路器机械故障诊断的特征提取,并采用ELM极限学习机作为故障分类算法.实验分析表明,该方法能够有效地对真空断路器常见机械故障进行分类.
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文献信息
篇名 基于ELM和振动信号的高压断路器机械故障诊断
来源期刊 制造业自动化 学科 工学
关键词 高压断路器 信息融合 ELM 故障诊断
年,卷(期) 2015,(21) 所属期刊栏目 分析与探讨
研究方向 页码范围 88-92
页数 5页 分类号 TM561
字数 3328字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-0134.2015.21.24
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈丽安 厦门理工学院福建省高电压技术重点实验室 43 345 9.0 17.0
2 刘艳 厦门理工学院福建省高电压技术重点实验室 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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信息融合
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制造业自动化
月刊
1009-0134
11-4389/TP
大16开
北京德胜门外教场口1号
2-324
1979
chi
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