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改进特征样本方法的KPCA变压器故障检测模型  
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【英文篇名】 Kernel Principal Component Analysis model for transformer fault detection based on modified feature sample
【下载频次】 ★★
【作者】 唐勇波;
【英文作者】 TANG Yongbo; School of Physical Science and Engineering; Yichun University; School of Information Science and Engineering; Central South University;
【作者单位】 宜春学院物理科学与工程技术学院; 中南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2014年 21期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 电力变压器; 故障检测; 核主元分析; 特征样本;
【英文关键词】 power transformer; fault detection; Kernel Principal Component Analysis(KPCA); feature sample;
【摘要】 针对核主元分析(KPCA)监控模型由于建模样本不纯而导致故障检测失效问题,提出基于改进特征样本方法的KPCA故障检测模型并应用于变压器故障检测中。利用特征值变化信息,设计出异常样本剔除算法以避免异常样本被选入特征样本集;采用特征样本方法提取建模样本集,建立KPCA监控模型,采用复合统计量对变压器运行状态进行检测,实验结果验证了改进特征样本算法的有效性,表明提出的方法具有较高的故障敏感性和检测效率。
【英文摘要】 In order to handle the invalidation problem of fault detection when Kernel Principal Component Analysis(KPCA)modeling sample is impure, a new KPCA monitoring model for power transformer fault detection based on Modified Feature Sample(MFS)method is proposed. A new purification algorithm is proposed to eliminate abnormal samples from original database by using eigenvalue variation. Then a Feature Sample(FS)method is adopted to extract modeling samples of KPCA; compound statistics is used to verify the state ...
【基金】 国家科技支撑计划项目(No.2012BAK09B04)
【更新日期】 2014-12-22
【分类号】 TM407
【正文快照】 1引言油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是大型油浸式电力变压器内部潜伏性故障检测和诊断的有效手段之一。由于累积效应,采用油中溶解气体的注意值[1-2](即含量限值)来监视变压器运行状况,并不是达到注意值就能确定变压器存在某种故障,而是应该注意跟踪分析。在实

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