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摘要:
针对变压器多故障问题,提出了基于Mercer核函数的欧式距离查询策略算法,并建立了基于Karhunen-Loeve (K-L)特征提取与支持向量机的变压器故障诊断模型,利用K-L变换提取信号的特征值,最后通过支持向量机学习算法完成对信号的选择与分类.通过实例应用表明:所训练的SVM分类器较之直接任意选取训练样本作为训练集的传统方法具有更高的诊断率.
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文献信息
篇名 基于K-L特征提取与支持向量机的油浸式变压器故障诊断模型研究
来源期刊 四川电力技术 学科 工学
关键词 油浸变压器 故障诊断 支持向量机 K-L特征提取
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 高电压技术
研究方向 页码范围 58-61
页数 4页 分类号 TM855
字数 3861字 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
油浸变压器
故障诊断
支持向量机
K-L特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川电力技术
双月刊
1003-6954
51-1315/TM
大16开
四川省成都市高新区锦晖西二街16号四川电科院媒体业务中心
1978
chi
出版文献量(篇)
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10921
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