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針對傳統(tǒng)剩余電流保護裝置只能監(jiān)測到總泄漏電流信號大小，但不能根據(jù)監(jiān)測到的總泄漏電流信號自動分類和識別觸電類型，提出了一種基于統(tǒng)計特征參數(shù)與支持向量機的觸電信號暫態(tài)特征提取及故障類型識別的新方法。該方法首先針對3種生物體觸電總泄漏電流故障信號提取出表征圖譜特征的29個時域和頻域統(tǒng)計特征參數(shù)，然后采用主成分分析法對特征空間進行降維處理得到5個新的特征量，將降維后的特征量輸入到支持向量機中進行分析，利用粒子群算法優(yōu)化支持向量機模型參數(shù)，并與GA-SVM，CV-SVM進行了對比分析。結果表明，PSO-SVM的識別率最高，能夠有效地診斷觸電信號故障類型。
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