多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用

• 作者: 尚海昆 张利伟 王瑜 苑津莎
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多核 多分类 相关向量机 变压器 局部放电 模式识别
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 221-228
• 页数: 8页
• 分类号: TM835
• 字数: 5066字
• 语种: 中文

摘要

针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法.首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问题;然后利用粒子群优化算法对核参数进行优化选择,有效避免了核参数选择的主观性;最后利用构建出的MMRVM分类模型直接进行多分类,实现放电模式识别.文中以实验室4种典型缺陷的变压器局部放电信号为研究对象,采用传统单核SVM分类器、单核RVM分类器与MMRVM分类器对其进行分析对比.结果表明,MMRVM分类器融合了多种放电特征信息,能够较为全面的描述放电特征,与单核分类器相比具有更高的诊断准确率和更好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑津莎	华北电力大学电气与电子工程学院	188	2334	27.0	40.0
2	王瑜	华北电力大学电气与电子工程学院	22	297	8.0	17.0
3	张利伟	华北电力大学电气与电子工程学院	6	167	4.0	6.0
4	尚海昆	华北电力大学电气与电子工程学院	9	286	7.0	9.0