基于RS和多类SVM的变压器故障诊断

• 作者: 杨丽君 郑绳楦
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 故障诊断技术
• 页码范围: 2416-2418
• 页数: 3页
• 分类号: TM4
• 字数: 2587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2005.08.618

摘要

鉴于电力变压器故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断模型.先利用RS对变压器的故障样本进行知识约简,以获得故障征兆最小条件属性与故障类型的相关关系;后利用多类SVM对小样本数据的泛化能力,建立多类故障分类器用于故障诊断.实例验证了该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑绳楦	燕山大学信息工程学院	70	846	18.0	24.0
2	杨丽君	燕山大学电气工程学院	46	392	13.0	18.0