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阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强. 相似文献
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局部放电可以反映气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)内部的绝缘缺陷,对正确识别GIS的放电类型具有重要意义。在GIS重症监护系统研究平台上人工设置4种GIS的典型缺陷。基于4种缺陷不同电压等级下的局部放电样本数据,提取局部放电灰度图像的分析特性作为识别特征量。同时考虑到现场干扰对局部放电信号的影响,利用GK模糊聚类算法对分形特征量进一步处理,以提取隔离干扰后的分析特征量。最后设计了基于LS-SVC的局部放电模式识别器。试验结果表明所提方法能有效识别GIS放电类型,比人工神经网络方法具有识别率高、稳定性好的优点。 相似文献
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油中溶解气体分析是变压器绝缘故障诊断的重要方法。为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量,选用了径向基核,使用了一对一的多分类算法,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势。通过大量的实例分析,并将诊断结果与IEC三比值法、改良三比值法和BP神经网络的诊断结果相比较,表明基于径向基核的最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有更高的准确率。 相似文献
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基于分形特征的最小二乘支持向量机局部放电模式识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高局部放电模式识别的正确率,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的局部放电模式识别的方法.应用分形理论,同时结合小波包分析技术,计算各个频段信号的分形维数,把各频段局放信号的分形维数的例数输入到多分类最小二乘支持向量机中进行训练,实现对放电样本的分类.结果表明,分形特征浓缩了局部放电信号的信息,有效地解决了模型参数选择耗时巨大的问题.该方法在有限样本情况下能够达到较高的识别率,具有良好的应用价值. 相似文献
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为了提高局部放电模式识别的正确率,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的局部放电模式识别的方法。应用分形理论,同时结合小波包分析技术,计算各个频段信号的分形维数,把各频段局放信号的分形维数的倒数输入到多分类最小二乘支持向量机中进行训练,实现对放电样本的分类。结果表明,分形特征浓缩了局部放电信号的信息,有效地解决了模型参数选择耗时巨大的问题。该方法在有限样本情况下能够达到较高的识别率,具有良好的应用价值。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力变压器故障诊断方法,将样本数据进行归一化处理,以绝缘油中特征气体种类及其含量为依据建立变压器故障诊断LS-SVM模型,对模型中的核参数σ与惩罚参数C进行优化,并将测试样本输入训练好的LS-SVM模型,得到诊断结果。实例结果分析表明,LS-SVM将原先的非线性问题转化为求解线性问题,即使在小训练样本的前提下,也能获得更为准确的诊断结果。 相似文献
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在介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,提出了一种利用LS-SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法,并给出了相应的过程和算法.与标准SVM模型比较,该方法优点是明显的:(1)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束;(2)将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,使得在相同条件下,系统辨识速度提高1~2个数量级,辨识误差降低50%.因此,LS-SVM模型速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态系统建模. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
针对神经网络故障诊断存在的诸多问题,提出了基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断方法。采用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,对输入的特征向量信息进行分类,完成故障诊断功能。仿真证明了最小二乘支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力,用于故障诊断时在识别准确率和抗干扰能力方面有明显的优势。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的风速预测模型 总被引:7,自引:2,他引:7
风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。 相似文献
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针对当前风电场发电功率预测时间较长、预测误差较大,易影响风力微电网根据用电负荷变化适时调度及有效电力资源配置的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine, LS-SVM)的微电网风电功率超短期预测方法。该方法根据风电场数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统获取原始功率数据样本,经归一化法预处理,运用网格搜索法确定模型参数,并依据LS-SVM法建立预测系统模型,利用MATLAB工具箱LS-SVM Lab进行仿真实验,跟踪及预测风电功率变化曲线,实现时间跨度小至5分钟的超短期预测。实验验证结果表明,该方法比传统预测方法具有较高的精确度和较强的鲁棒性,为风力微电网优化调度控制工程提供一种新思路。 相似文献
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采用分形和支持向量机的气体绝缘组合电器局部放电类型识别 总被引:2,自引:1,他引:2
局部放电可以反映气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)内部的绝缘缺陷,正确识别GIS的放电类型具有重要意义。放电信号特征量的提取和模式识别器的设计对最终判别结果影响较大,因此有必要将分形理论和支持向量机应用到局部放电类型识别中以提高识别效果。在简单介绍了分形理论和支持向量机后,采集了4种绝缘缺陷的放电数据,应用分形理论从φ-q-n灰度图中提取放电特征,并构造6个二分类支持向量机识别器,采取投票法识别放电类型。实验结果表明,该方法与反向传播网络方法相比具有识别率高、稳定性好的优点,能有效识别GIS放电类型。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测 总被引:5,自引:1,他引:5
目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势, 具有较高的预测精度和泛化能力。实例分析验证了该模型的有效性。 相似文献
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结合小波包分频和分形技术原理,提出一种气体绝缘金属开关装置(GIS)局部放电信号特征的提取方法.文中指出了小波变换和分形理论相结合用于特征提取的有效性;求出不同故障类型局部放电信号的分维数,利用其大小进行特征提取;对于不能以此参数区分的放电信号,利用小波包对其进行频带分解,通过设定阈值找出不同故障类型与特征频带的分维数的相关性,从而实现故障特征提取.针对GIS局部放电的5种典型放电模型,通过试验获得大量放电样本数据,利用上述特征提取方法对其进行区分,获得了较好效果,结果表明利用小波包分形维数能够较好地进行局部放电信号特征提取. 相似文献
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GIS局部放电外置超高频检测系统 总被引:4,自引:1,他引:4
研制了宽带和窄带两种超高频外置天线传感器,两种传感器增益均大于1,驻波比在其有效带宽范围内均小于2,均能用于GIS局部放电超高频检测。设计了高性能放大器和半分布参数超高频滤波器,工作频带为300~1000MHz,完全覆盖了两种传感器的工作频带。性能测试表明,传感器和滤波放大器性能优良,频率匹配,能满足超高频信号检测预处理的要求。通过对绝缘子表面金属污染缺陷产生的局部放电信号进行检测研究表明,超高频检测系统能够检测到超高频段微弱的局部放电信号,并能抑制低频段干扰,为后续模式识别的研究打下了基础。 相似文献