应用多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法

• 作者: 刘毅 张琳 彭明伟 朱承治 郭创新
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 支持向量机 多分类多核学习
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 页码范围: 128-134
• 页数: 7页
• 分类号: TM85
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快.诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性.