基于支持向量机递归特征消除的电缆局部放电特征寻优

电缆局部放电通常由电缆缺陷引起。有效地识别局放信号可以快速地判断缺陷类型。本文提出了一种基于支持向量机递归特征消除且结合了K均值聚类算法的局部放电特征优选新方法。对原始数据提取特征后展开了K-SVM-RFE的特征寻优,按照权重大小获得了不同类型缺陷的局部放电特征排序结果,并对优选排序结果进行了验证。结果表明,不同类型局部放电信号有效特征参数是测试电压和相角与极性的乘积。不同算法下的验证结果表明,本文提出的K-SVM-RFE的特征寻优方法是一种有效的电缆局部放电特征优选方法,可大幅提高电缆缺陷的故障诊断率。