摘要：为了有效提取航空交流电弧故障的电流信号特征，提出连续小波变换Tsallis 奇异熵与极限学习机相结合的航空交流电弧故障判别新方法。对发生电弧故障线路的电流信号进行连续小波变换分解，对获得的时频系数矩阵进行奇异值分解（SVD），得到被测线路电流信号的Tsallis 奇异熵，构建特征向量，采用极限学习机对TSE 特征向量进行训练，得到适用于航空交流电弧故障检测的分类模型，应用该模型对不同负载下的特征数据进行识别分类。根据试验结果可以看出，连续小波变换Tsallis 奇异熵结合极限学习机能够准确识别电弧故障状态与正常运行状态。

      关键词：电弧故障；连续小波变换；Tsallis 奇异熵；极限学习机；特征参量

      中图分类号：TM512     文献标识码：B