| 基于最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断 |
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| 引用本文： | 田竞,王彧.基于最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断[J].仪器仪表与分析监测,2008(1):9-12. |
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| 作者姓名： | 田竞 王彧 |
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| 作者单位： | 1. 中国石化集团资产公司经营管理部,北京,100029
2. 华北电力大学控制学院,河北保定,071003 |
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| 摘 要： | 文章提出使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)作为分层决策电力变压器故障诊断模型.首先根据DGA技术以及相关统计分析,选择典型油中故障气体的相对含量作为特征量,然后利用数值预处理后得到的数据样本分别对四级最小支持向量机分类器进行训练和识别,并最后判断输出变压器所处的状态,且针对最小二乘支持向量机存在的参数选择问题,使用了多层动态自适应优化算法来优化最小二乘支持向量机参数.仿真结果表明LS-SVM是一种较为有效的非线性建模方法,具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求.
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 分类器 电力变压器 故障诊断 多层动态自适应优化算法 最小 支持向量机分类器 电力变压器 故障诊断 Support Vector Machine Least Squares Based Fault Diagnosis Transformer 计算精度 收敛速度 建模方法 非线性 仿真结果 优化算法 动态自适应 选择问题 参数 存在 状态 |
Power Transformer Fault Diagnosis Based on Least Squares Support Vector Machine |
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| Tian Jing.Power Transformer Fault Diagnosis Based on Least Squares Support Vector Machine[J].Instrumentation Analysis Monitoring,2008(1):9-12. |
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| Authors: | Tian Jing |
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