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一種基于多特征量的直流電弧故障檢測方法
摘 要：文中提出了一種基于支持向量機SVM分類器的直流電弧故障檢測方法與若干可用于直流電弧故障檢測的時域、頻域特征量，特別是基于希爾伯特-黃變換的時頻域特征。將特征值導入SVM分類器進行訓練后，SVM分類器可檢測出直流電弧故障。在SVM分類器的設計和訓練過程中，采用遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)結合K折交叉驗證選取最優(yōu)參數(shù)。實驗結果表明， SVM分類器的分類準確率高達98%以上。
摘 要：文中提出了一種基于支持向量機SVM分類器的直流電弧故障檢測方法與若干可用于直流電弧故障檢測的時域、頻域特征量，特別是基于希爾伯特-黃變換的時頻域特征。將特征值導入SVM分類器進行訓練后，SVM分類器可檢測出直流電弧故障。在SVM分類器的設計和訓練過程中，采用遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)結合K折交叉驗證選取最優(yōu)參數(shù)。實驗結果表明， SVM分類器的分類準確率高達98%以上。
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