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基于模糊支持向量机的变压器故障诊断  
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【英文篇名】 Research of transformer fault diagnosis based on fuzzy support vector machines
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【作者】 肖燕彩; 张清;
【英文作者】 XIAO Yancai; ZHANG Qing(School of Mechanical; Electronic and Control Engineering; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【文献出处】 北京交通大学学报 , Journal of Beijing Jiaotong University, 编辑部邮箱 2012年 01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】 模糊支持向量机; 二叉树; 故障诊断; 模糊C均值聚类算法; 遗传优化; 变压器;
【英文关键词】 fuzzy support vector machines; binary tree; fault diagnosis; fuzzy C-means clustering algorithm; genetic algorithm; transformer;
【摘要】 针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.
【英文摘要】 As the traditional support vector machines(SVM) is particularly sensitive to noise and outliers in the training samples,transformer fault diagnosis model is built based on fuzzy support vector machines(FSVM).It selects binary tree classification algorithm for multi-class classification.The membership value of the FSVM is obtained by fuzzy C-means clustering algorithm.The radial kernel is selected.Parameters of the FSVM model are optimized with genetic algorithm.A mass of fault samples are analyzed and resul...
【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2011JBM092)
【更新日期】 2012-03-26
【分类号】 TM407
【正文快照】 变压器是电力系统中的重要设备,担负着电压、电流的转换任务,其故障不仅会影响到供电的可靠性,而且对电力系统的运行安全也会构成严重威胁.因此,研究变压器故障诊断技术,提高变压器的运行维护水平,具有重大现实意义和实用价值[1].变压器常用的故障诊断方法较多,其中油中溶解气?

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