基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法

刘树鑫; 刘丙泽; 邢朝建; 明欣; 周厚霖; 吕先锋

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.01.003

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基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法

研究与分析 | 更新时间：2025-12-14

- 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法
- 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法
- 电器与能效管理技术 2025年第1期页码：14-22
- 作者机构：
  
  特种电机与高压电器教育部重点实验室(沈阳工业大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  辽宁省科技重大专项(2020JH1/10100012);国网科技项目(5100-202113396A-0-0-00)
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.01.003
  中图分类号： M501.2;TM721.1
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘树鑫, 刘丙泽, 邢朝建, 等. 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(1):14-22.

刘树鑫, 刘丙泽, 邢朝建, et al. 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法[J]. 2025, (1): 14-22.
刘树鑫, 刘丙泽, 邢朝建, 等. 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(1):14-22. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.01.003.

刘树鑫, 刘丙泽, 邢朝建, et al. 基于GWO-LSSVM的直流故障电弧诊断方法[J]. 2025, (1): 14-22. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.01.003.

摘要

针对直流故障电弧在不同工况下识别准确率不高的问题，提出基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)对多负载工况下的直流电弧进行故障诊断。首先，应用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)

对参考高铁站混合负载得到的不同工况下直流电弧电流信号进行本征模态函数(IMF)分解。其次，进行筛选得到相关分量，结合多尺度排列熵(MPE)构造特征向量。最后，针对诊断模型的收敛速度较慢及模型倾向于陷入局部最优解的问题，应用GWO算法优化的LSSVM模型进行故障状态的识别。实验结果表明，准确率达到98.33%。通过与其他算法对比，证实所提方法的高效性。

Abstract

关键词

Keywords

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