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- 基于集合经验模态分解的交流航空故障电弧识别
- 作者： 高飞 董伟 桂美景 张俊民 来源： 电工电能新技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电弧动态特性 BP神经网络 能量熵 集合经验模态分解 交流航空故障电弧
- 描述： 故障电弧作为一种破坏性强,识别难度大的电路故障,给飞机的安全带来很大的威胁。然而目前航空业应用的电弧识别方法远不能达到要求。所以本文提出了一种将集合经验模态分解和LM优化的BP神经网络相结合的交流航空故障电弧识别方法。首先建立串联和并联交流电弧实验模拟平台,采集电弧电流波形,分析波形动态特性。将波形进行集合经验模态分解,选取差别明显模态分量作为故障特征分量。计算故障特征分量的能量熵作为交流故障电弧的特征量,输入到LM算法优化的BP神经网络,进行识别。结果表明,识别率达到90%以上,较好地识别出了航空故障电弧。