《表2 正常电流与电弧故障的Tsallis奇异熵值》

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《基于连续小波Tsallis奇异熵的航空交流电弧故障检测》

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由于连续小波变换系数矩阵维数较高且包含较多的冗余信息，直接运用分类器进行识别处理，必然会导致分类器训练时间过长，准确度降低。因此，本文采用滑动时间窗模式计算每周期电流时域信号的时频系数矩阵的Tsallis奇异熵，进一步构建特征向量。正常与故障各随机选取5个周期加以计算，对每个周期求取一个特征值，将所得结果列于表2中。