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题名基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测方法
被引量：2
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作者
覃尚昊
胡迎春
周明
曾思勇
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机构
广西师范大学电子与信息工程学院
桂林海威科技股份有限公司
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第9期92-99,共8页
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基金
国家自然科学基金(51565007)
桂林市重点研发计划项目(2019021113)资助。
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文摘
路灯正常运行对于城市照明具有重要意义。当前路灯故障检测局限于初步的故障现象,无法辨识具体的故障类别。为实现路灯具体故障类别的检测,本文以路灯监控和数据采集系统的路灯运行数据为对象,提出了一种基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测模型。首先,利用主成分分析法筛选路灯运行数据的主要变量参数,并用变分模态分解对筛选参数进行分解。同时,引入鲸鱼优化算法改进变分模态分解的自适应性。在特征选择方面,通过Pearson系数选择相关IMF分量结合样本熵构建故障特征向量。最后,结合广西崇左市2019~2022年路灯故障数据,建立基于XGBoost的故障诊断模型,从而辨别路灯的正常、电源故障、线路故障、保险故障4种状态。实验结果表明,该方法能有效实现路灯具体故障类别的诊断,故障辨识率为93.75%,为路灯故障检测研究提供了新途径。
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关键词
路灯故障检测
VMD
鲸鱼优化算法
Pearson系数
XGBoost
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Keywords
streetlight fault detection
VMD
whale optimization algorithm
Pearson coefficient
XGBoost
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TU113.666
[建筑科学—建筑理论]
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