报告人：陈帅
报告地点：人民大街校区数学与统计学院104室
报告时间：2026年06月04日星期四10:30-11:30
邀请人：曾志军
报告摘要：
本报告主要介绍了基于振动信号处理与机器学习的高压断路器故障诊断方法，针对高压断路器振动信号的非平稳与强噪声特性，提出了双重优化诊断模型。第一层以固有模态函数包络熵为适应度函数，采用牛顿-拉夫逊优化器实现信号分解参数自适应调节，抑制模态混叠。第二层以均方根误差为目标，采用冠豪猪优化器协同优化卷积神经网络-支持向量机超参数。两层优化协同增益提升整体分类性能，该方法在四种工况下的诊断准确率达98%，推理耗时小于2秒，具有良好的工程应用价值。
主讲人简介：
陈帅，辽宁石油化工大学，副教授，中国自动化学会会员、全球华人导航定位协会会员、《辽宁石油化工大学学报》青年编委会委员，主要从事电力系统及其设备故障诊断、综合能源系统建模与调控、新型惯性器件与高精度导航系统等方面的研究工作，主持参与国家级、省部级以及横向项目等共10余项，发表20余篇论文，授权国家发明专利2项，授权计算机软件著作权8项，参编出版教材1部。
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