基于IBOA-RF的直流故障电弧诊断研究

罗希元; 刘树鑫; 邢朝建; 李艳凯

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.001

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基于IBOA-RF的直流故障电弧诊断研究

更新时间：2026-04-22

- 基于IBOA-RF的直流故障电弧诊断研究
- Issue 3, Pages: 1-9(2026)
- 作者机构：
  
  沈阳工业大学特种电机与高压电器重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.001
  CLC： TP18;TM501.2
- Published：2026
- 稿件说明：
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罗希元, 刘树鑫, 邢朝建, et al. 基于IBOA-RF的直流故障电弧诊断研究[J]. 2026, (3): 1-9.
DOI：

罗希元, 刘树鑫, 邢朝建, et al. 基于IBOA-RF的直流故障电弧诊断研究[J]. 2026, (3): 1-9. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.03.001.

摘要

针对低压直流系统中不同工况下故障电弧特征微弱、难以准确识别的问题，提出一种基于改进蝴蝶优化算法-随机森林(IBOA-RF)的直流电弧故障诊断方法。首先，采用鲸鱼优化算法(WOA)优化改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)参数，并对电流信号进行分解得到多个本征模态函数(IMF);其次，筛选有效分量，并提取层次加权排列熵(HWPE)构建特征向量；最后，引入反向学习机制与动态边界调整策略对蝴蝶优化算法(BOA)进行改进，并建立IBOA-RF诊断模型进行故障识别。结果表明，该方法在多种典型工况下的平均识别准确率达97.92%

验证了该方法在直流电弧故障诊断领域的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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