遗传算法优化GMM的故障电弧识别方法

遗传算法优化GMM的故障电弧识别方法

论文摘要

由于电气设备中正常电流信号和故障电流信号电流特性十分相似,故障电弧的正确识别十分困难,但非常重要。采用小波变换结合近似熵的方法对故障和正常电流特征进行提取,将特征用来训练混合高斯模型(GMM)。但GMM的参数估计方法期望最大(EM),极易局部收敛,因此,引进遗传算法,提出遗传优化的高斯混合模型(GA-GMM)。用经过特征提取后的特征数据来训练GA-GMM模型,模型根据其输入的数据特征得到最大的概率分类,即输出电流故障与否。大量实验表明采用GA-BMM能够快速准确地对故障电弧特征进行识别,达到了较好的识别效果,实现了准确识别故障电弧的操作。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘桂芬,李扬

关键词: 故障电弧,小波变换,近似熵,高斯混合模型,遗传算法

来源: 测控技术 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(51674136)

分类号: TM501.2;TP18

DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.01.016

页码: 77-81

总页数: 5

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