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为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断，在基于振动信号故障诊断的基础上，提出了一种多特征融合与改进量子粒子群（QPSO）优化的相关向量机（RVM）相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先，对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪预处理，并利用互补总体经验模态分解算法对处理后的振声信号进行分解，提取固有模态函数能量系数、样本熵、功率谱熵，并组成多特征参数；然后，通过组合核函数核主元分析对多特征参数降维，并将其特征融合组成特征向量作为RVM的输入，解决单一特征识别断路器分合闸故障的低准确率和低稳定性；最后，利用改进QPSO优化分类模型参数，建立基于RVM的次序二叉树模型对断路器故障进行辨识。实验结果表明，该方法能有效提升不同故障状态下诊断结果的可靠性。
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