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摘要:
针对高压隔离开关故障诊断时特征库中故障类别不完备的问题,提出了基于多重支持向量域描述(Multi-SVDD)的故障诊断方法.首先通过主成分分析将正常和已知故障样本特征量按贡献度进行排序作为新的特征向量,并以特征量贡献度构造加权高斯核函数,提高对类间特征差异的辨识能力.然后利用粒子群算法对核参数进行优化,提高模型的推广能力和对样本类别识别的正确率.其次对正常和已知故障样本集进行训练,建立描述隔离开关不同工作状态的超球体作为预测模型.最后利用Multi-SVDD对样本空间进行划分并计算待测样本点至各超球体中心的距离,确定样本所属的种类.试验结果表明,该方法可以有效处理高压隔离开关故障诊断中故障类别不完备的问题,在诊断出已知故障的同时可对未知故障给出判断.
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文献信息
篇名 不完备故障类别下基于Multi-SVDD的高压隔离开关故障诊断方法
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 隔离开关 类别不完备 多重支持向量域 核函数 故障诊断
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 电机与电器
研究方向 页码范围 2439-2447
页数 9页 分类号 TM564.1|TM507
字数 3148字 语种 中文
DOI 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.180026
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 张小青 北京交通大学电气工程学院 69 585 14.0 20.0
2 张一茗 12 11 2.0 3.0
3 陈士刚 北京交通大学电气工程学院 2 0 0.0 0.0
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隔离开关
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电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
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38
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