关键词：刀闸;变电站;电动机械;隔离开关;异常信号识别
摘 要：电动机械刀闸运行过程中，由于变电站周边电磁的干扰，导致其运行状态信号识别性能较差。为了精准识别刀闸状态异常信号，提出变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法。优先筛选刀闸状态异常信号去噪过程中的小波参数，通过改进的阈值函数和最优小波参数对异常信号进行分层去噪处理。使用Hilbert方法提取去噪处理后的信号特征，并将该信号特征作为样本数据输入到SVM分类器中，通过运行SVM分类器输出异常信号，实现电动机械刀闸的运行控制。测试结果表明，所提方法刀闸状态异常信号正确识别率高于95%,识别时延低于8 s,特征辨识度在91%以上。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取