| 基于IAFSA-SVM的岸电箱断路器故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨奕飞,焦文文,何祖军,张发平,郭江.基于IAFSA-SVM的岸电箱断路器故障诊断[J].江苏电器,2019(8). |
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| 作者姓名： | 杨奕飞 焦文文 何祖军 张发平 郭江 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江,212003;江苏中智海洋工程装备有限公司,江苏 镇江,212000 |
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| 摘 要： | 断路器的故障诊断对岸电系统的稳定运行有重要意义。针对人工鱼群算法和其他智能算法在优化支持向量机参数时,存在易陷入局部最优、泛化能力差等问题,通过自适应调整步长和引入全局随机行为,提出基于改进人工鱼群算法优化支持向量机参数的故障诊断模型。将断路器合闸线圈电流信号中的时间和电流信号作为特征量,采用改进人工鱼群算法对支持向量机的参数寻优,以提升支持向量机的故障分类性能。仿真结果显示,该算法在样本数量小的情况下仍具有良好的分类性能,能够准确对断路器进行故障分类。
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| 关 键 词： | 支持向量机 改进人工鱼群算法 岸电箱 断路器故障诊断 |
Circuit Breaker Fault Diagnosis of Shore Connection Box Based on Improved Artificial Fish Swarm Algorithm and Support Vector Machine |
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