一种基于SVM的电弧故障检测方法

• 作者: 楼嘉宇 马琪
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 支持向量机 电弧故障检测 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP206+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2015.06.006

摘要

提出一种基于支持向量机分类的电弧故障检测方法，首先分析得出电弧故障检测的特征频段，然后利用采集的电弧故障检测样本数据在进行主成分分析法预处理后对支持向量机进行训练和优化，计算出一个支持向量机分类器模型，该模型可根据特征频段内提取的线电流数据来判断是否发生电弧故障。实验结果表明该方法是有效的，平均0．25 ms可完成一次判断且准确度达到95％以上。