基于 EMD 和 ELM 的低压电弧故障识别方法的研究

• 作者: 张丽萍 石敦义 缪希仁
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障电弧 经验模态分解 本征模态函数 极端学习机
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TM501
• 字数: 4276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.emc.2016.09.008

摘要

针对低压配电线路负载端电弧故障电压具有较强的信号奇异性波形特征，利用低压串联电弧故障实验平台，采集若干典型的低压配电线路负载端故障电弧电压信号进行分析。采用经验模态分解（ empirical mode decomposition，EMD）有效地提取反映电弧故障信号局部特性的本征模态函数（ intrinsic mode function，IMF）分量，经分析IMF分量的方差贡献率确定前5阶IMF用于表征各类负载电弧故障主要特征信息，提取前5阶IMF分量能量比为特征向量作为极端学习机（ extreme learning machine，ELM）的输入向量，建立不同负载电弧故障识别模型。实验与仿真结果表明，基于EMD分解和ELM相结合的故障电弧诊断方法，在有效提取不同负载电弧故障特征的基础上，实现了不同负载电弧故障的识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪希仁	福州大学电气工程与自动化学院	140	1113	18.0	26.0
2	张丽萍	福州大学电气工程与自动化学院	43	260	9.0	15.0
3	石敦义		2	25	2.0	2.0