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摘要:
针对传统剩余电流保护装置只能监测到总泄漏电流信号大小,但不能根据监测到的总泄漏电流信号自动分类和识别触电类型,提出了一种基于统计特征参数与支持向量机的触电信号暂态特征提取及故障类型识别的新方法。该方法首先针对3种生物体触电总泄漏电流故障信号提取出表征图谱特征的29个时域和频域统计特征参数,然后采用主成分分析法对特征空间进行降维处理得到5个新的特征量,将降维后的特征量输入到支持向量机中进行分析,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数,并与 GA-SVM,CV-SVM 进行了对比分析。结果表明,PSO-SVM的识别率最高,能够有效地诊断触电信号故障类型。
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文献信息
篇名 触电信号暂态特征提取及故障类型识别方法
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 触电信号 统计参数 主成分分析 支持向量机 模式分类
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 自动化
研究方向 页码范围 3591-3596
页数 6页 分类号 TM721
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.11.046
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜松怀 94 679 14.0 22.0
2 苏娟 47 339 10.0 16.0
3 刘官耕 5 20 2.0 4.0
4 韩晓慧 9 97 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
触电信号
统计参数
主成分分析
支持向量机
模式分类
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
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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