基于优化随机森林算法的高压断路器故障诊断

• 作者: 宋玉琴 李超 王冰 赵洋
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高压断路器 故障诊断 决策树 C4.5 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 在线测试与故障诊断
• 页码范围: 95-98
• 页数: 4页
• 分类号: TM561
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801778

摘要

针对高压断路器的故障特性,提出基于精确度加权随机森林的故障诊断算法,该方法利用高压断路器的分合闸电流信号数据集,通过Bootstrap采样方法建立决策树,并根据每棵决策树的分类能力设置其权重,建立精确度加权随机森林模型,最后用测试数据集进行检验,完成对高压断路器机械故障的诊断.诊断结果表明,与单棵决策树和基于C4.5的随机森林算法相比,该算法准确率更高,且不会出现过拟合问题,在解决高压断路器故障诊断方面有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉琴		37	151	7.0	10.0
2	李超		10	24	3.0	4.0
3	王冰		2	0	0.0	0.0
4	赵洋		7	10	2.0	3.0