改进KFDA分类器在电力变压器故障诊断中的应用

• 作者: 宋玉琴 张建
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器故障诊断 改进核Fisher(KFDA) 改进欧氏距离 复合核函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 153-156,160
• 页数: 5页
• 分类号: TM407
• 字数: 3096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2020)03-0153-04

摘要

针对变压器故障中数据呈现非线性,故障类型复杂,神经网络存在局部极值等问题,提出了一种改进的核Fisher(KFDA)诊断方法.在核Fisher的基础上,用欧氏距离对类间距离进行加权,一定程度上降低了数据投影重叠的问题,提升分类性能.另外,针对单一核函数的不足,采用了复合核函数,使其具有更好的非线性处理数据能力.经实验验证,KFDA分类器不存在局部最值,具有识别正确率高等优点,是一种有效的故障诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玉琴	西安工程大学电子信息学院	37	151	7.0	10.0
2	张建	西安工程大学电子信息学院	3	1	1.0	1.0