基于深度置信网络和支持向量机的计量自动化终端故障诊断方法

• 作者: 陈俊
• 来源期刊: 广西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 计量自动化终端 故障诊断 特征提取 深度置信网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 分析与探讨
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TM76
• 字数: 3252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8380.2018.05.004

摘要

传统的故障诊断方法难以发现计量自动化终端较为繁杂的故障逻辑关系,误诊、漏诊的概率极大,为此,提出了一种基于深度置信网络和支持向量机的故障诊断方法.该方法利用深度置信网络进行终端故障数据的特征提取,然后利用支持向量机对新的特征样本集合进行学习,并作为最后的故障分类器,从而提高了故障诊断效率.算例结果表明,所提出的方法提高了计量自动化终端故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊	广西电网有限责任公司电力科学研究院	13	60	5.0	6.0