VMD和SO优化SVM的光纤复合海缆故障诊断研究

来源：电子测量技术杂志2023年第22期北京时间：

作者：李俊卿，刘若尧，何玉灵，张承志，耿继亚

单位：1.华北电力大学电力工程系 保定 071003; 2.华北电力大学机械工程系 保定 071003

摘要：为了进一步提高光纤复合海底电缆的故障诊断准确率，提出了基于VMD及SO优化SVM的故障诊断方法。首先，使用VMD对故障数据进行分解，得到若干条IMF分量并利用皮尔逊相关系数做进一步筛选。其次，对筛选得到的IMF分量进行特征提取，分别提取各分量的峭度、近似熵及模糊熵。最后，将上述特征值构成的特征向量输入经SO优化的SVM中进行训练及分类，得到故障诊断结果。实验结果表明，采用本文提出的基于VMD和SO优化SVM的故障识别方法，光纤复合海底电缆的故障识别准确率达到了100%，分别比SVM、GA-SVM、GWO-SVM、CNN方法的识别准确度高7.5%、5%、5%、7.5%。

关键词：变分模态分解;蛇优化算法;支持向量机;IMF分量;光纤复合海缆故障

基金资助：国家自然科学基金（52177042）项目资助