基于WA-ABC-LSSVM的电气故障诊断

• 作者: 史增芳 姜岩蕾
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 电气系统 故障分类 小波去噪 状态特征 故障分类器
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 728-731
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2016.03.044

摘要

为了改善当前电气故障诊断的效果，提出一种基于小波消噪和人工蜂群优化最小二乘支持向量机的电气故障诊断方法（WA-ABC-LSSVM）。首先收集电气状态信息，并采用小波变换对其进行去噪处理，消除噪声的干扰，然后提取电气状态中的特征，并且进行归一化处理，最后采用训练样本对最小二乘支持向量机进行训练，采用人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机参数，建立电气故障诊断分类器。仿真实验结果表明，本文方法可以较好描述电气系统的工作状态，诊断性能要明显优于其它的电气故障诊断方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史增芳	河南工业职业技术学院机电工程学院	37	109	6.0	8.0
2	姜岩蕾	河南工业职业技术学院机电工程学院	24	70	5.0	6.0