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為可靠地進行萬能式斷路器機械故障診斷，在基于振動信號故障診斷的基礎上，提出了一種多特征融合與改進量子粒子群（QPSO）優化的相關向量機（RVM）相結合的萬能式斷路器分合閘故障振聲診斷方法。首先，對振聲信號進行小波包軟硬閾值結合去噪預處理，并利用互補總體經驗模態分解算法對處理后的振聲信號進行分解，提取固有模態函數能量系數、樣本熵、功率譜熵，并組成多特征參數；然后，通過組合核函數核主元分析對多特征參數降維，并將其特征融合組成特征向量作為RVM的輸入，解決單一特征識別斷路器分合閘故障的低準確率和低穩定性；最后，利用改進QPSO優化分類模型參數，建立基于RVM的次序二叉樹模型對斷路器故障進行辨識。實驗結果表明，該方法能有效提升不同故障狀態下診斷結果的可靠性。
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