遗传算法优化GMM的故障电弧识别方法

摘要

由于电气设备中正常电流信号和故障电流信号电流特性十分相似,故障电弧的正确识别十分困难,但非常重要.采用小波变换结合近似熵的方法对故障和正常电流特征进行提取,将特征用来训练混合高斯模型(GMM).但GMM的参数估计方法期望最大(EM),极易局部收敛,因此,引进遗传算法,提出遗传优化的高斯混合模型(GA-GMM).用经过特征提取后的特征数据来训练GA-GMM模型,模型根据其输入的数据特征得到最大的概率分类,即输出电流故障与否.大量实验表明采用GA-BMM能够快速准确地对故障电弧特征进行识别,达到了较好的识别效果,实现了准确识别故障电弧的操作.