基于KOA-KNN特征优化算法的10kV断路器故障诊断方法

本发明提出一种基于KOA‑KNN特征优化算法的10kV断路器故障诊断方法，该方法克服了传统K近邻诊断方法在10kV断路器故障诊断方面存在精准度不高、分类较弱的缺陷，该方法主要包括4个方面：1)首先提出将电流信号、振动信号、声纹信号进行采集，(2)采用经验模态分解算法对三种不同的信号进行预处理，降噪后构成新的信号；(3)对降噪后的三类不同的信号，其动作时间、包络线进行特征提取，并构建特征矩阵，将特征矩阵带入KOA算法种对KNN算法中的K值进行优化；(4)最后，将优化的K值带入KNN算法中，对10kV断路器4种不同的运行状态进行分类。该诊断方法相对于其他故障诊断方法具有可操作性简单，对于工程可复现性具有较好的优势。