一种基于改进经验模态分解算法的电弧故障检测方法

本发明提供了一种基于改进经验模态分解算法的电弧故障检测方法，该方法通过搭建基准测试平台采集电弧故障信号，经过预处理后利用完全自适应噪声集合经验模态分解算法对信号进行分解，筛选出包含电弧故障信号主要特征和信息的有用本征模态函数，进而重构信号并提取频谱特征，最后应用DBSCAN聚类算法对特征向量进行聚类分析，以判断电弧故障是否发生。有效避免了模态混叠现象与端点效应，提高了电弧故障检测的准确性。同时，通过自适应频谱分割和特征提取，能够在强噪声干扰下准确识别电弧故障信号。