| 基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的变压器故障诊断 |
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| 引用本文： | 李赢,舒乃秋.基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的变压器故障诊断[J].电工技术学报,2016(4):64-70. |
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| 作者姓名： | 李赢 舒乃秋 |
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| 作者单位： | 武汉大学电气工程学院 武汉 430072 |
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| 摘 要： | 为提高电力变压器故障诊断准确率,提出基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的故障诊断模型,即通过模糊C均值聚类,对样本采用完全二叉树结构逐层划分,直至最后得到各故障分类。该方法克服了一般方法对故障划分不明确、分类重叠和不可分等缺点。试验表明,相比改良三比值法、支持向量机分类"一对一"和"一对多"组合,该方法在电力变压器故障诊断中具有最高的诊断准确率。
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| 关 键 词： | 变压器油中溶解气体 模糊聚类 完全二叉树 支持向量机 |
Transformer Fault Diagnosis Based on Fuzzy Clustering and Complete Binary Tree Support Vector Machine |
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| Li Ying;Shu Naiqiu.Transformer Fault Diagnosis Based on Fuzzy Clustering and Complete Binary Tree Support Vector Machine[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2016(4):64-70. |
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| Authors: | Li Ying;Shu Naiqiu |
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| Affiliation: | Li Ying;Shu Naiqiu;School of Electrical Engineering Wuhan University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Transformer dissolved gases in oil fuzzy clustering complete binary tree support vector machine |
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