基于高斯过程分类器的变压器故障诊断

• 作者: 俞国勤 关宏 尹金良 朱永利 邵宇鹰
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯过程分类器 拉普拉斯近似 支持向量机 变压器故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 158-164
• 页数: 7页
• 分类号: TM411
• 字数: 4213字
• 语种: 中文

摘要

构建了基于拉普拉斯近似方法的高斯过程分类器(LGPC).LGPC可自行优化超参数,以概率形式输出分类结果,便于问题的不确定性分析,从而克服SVM规则化系数、核函数参数确定困难等局限.在用典型分类数据验证LGPC在分类性能方面优于SVM的基础上,提出了基于LGPC的变压器故障诊断方法,并给出了其具体实现方法.通过工程实例验证了均值函数采用常函数、协方差函数采用全平方指数函数、似然函数采用误差函数时,故障诊断的正确率较高.同基于SVM的故障诊断方法相比,本文所提方法可以取得更高的故障诊断正确率,具有可行性和推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱永利	华北电力大学电气与电子工程学院	268	5516	39.0	62.0
2	俞国勤		10	484	8.0	10.0
3	尹金良	华北电力大学电气与电子工程学院	9	297	8.0	9.0
4	邵宇鹰		3	58	2.0	3.0
5	关宏		1	47	1.0	1.0