基于CEEMDAN样本熵和FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断方法研究

"基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断" **知识点1：自适应白噪声完整集合经验模态分解（CEEMDAN）** CEEMDAN是一种自适应白噪声完整集合经验模态分解算法，用于提取振动信号中的本征模态函数（IMF）分量。CEEMDAN算法可以对振动信号进行分解，提取出反映断路器操动过程机械状态信息的IMF分量。 **知识点2：样本熵** 样本熵是一种衡量信号复杂度的指标，用于计算信号的不确定性和随机性。样本熵可以用来特征信号的变化趋势和规律性。 **知识点3：FWA-SVM分类器** FWA-SVM是一种基于免疫浓度思想的烟花算法优化支持向量机分类器。FWA-SVM分类器可以对断路器不同运行状态进行分类识别，实现高压断路器机械故障诊断。 **知识点4：振动信号判别断路器机械故障** 振动信号是断路器机械故障诊断的重要信息来源。振动信号可以反映断路器的机械状态信息，例如运转状态、振动频率、振幅等。 **知识点5：高压断路器机械故障诊断** 高压断路器机械故障诊断是电力系统重要的控制与保护设备的故障诊断。高压断路器机械故障诊断可以通过振动信号判别断路器机械故障过程，实现断路器的智能化维护和故障诊断。 **知识点6：小波包软阈值去噪** 小波包软阈值去噪是一种信号去噪方法，用于去除振动信号中的噪声和干扰。小波包软阈值去噪可以提高信号的质量和可靠性。 **知识点7：支持向量机（SVM）** 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类、回归和 clustering 任务。SVM可以对高压断路器机械故障进行分类识别，实现断路器机械故障诊断。 **知识点8：免疫浓度思想** 免疫浓度思想是一种基于免疫系统的优化算法，用于优化支持向量机分类器。免疫浓度思想可以提高分类器的准确性和鲁棒性。 **知识点9：电力自动化设备** 电力自动化设备是电力系统中的重要组成部分，包括高压断路器、变压器、发电机等设备。电力自动化设备的故障诊断是电力系统的重要任务之一。 **知识点10：振动信号特征提取** 振动信号特征提取是高压断路器机械故障诊断的关键步骤。振动信号特征提取可以通过CEEMDAN、WT、EMD等算法实现，提取振动信号中的有用信息。