基于最小二乘支持向量机的高压断路器故障诊断

发布时间：2017-11-09 13:07

  本文关键词：基于最小二乘支持向量机的高压断路器故障诊断

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【摘要】：为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据。与广泛使用的神经网络方法相比,该方法在样本较少时仍能获得较好的诊断效果,更适用于高压断路器等小样本设备的故障诊断。
【作者单位】： 天津大学智能电网教育部重点实验室;
【基金】：国家电网公司大电网重大专项资助项目课题(SGCC-MPLG028—2012)~~
【分类号】：TM561;TP18
【正文快照】： Project Supported by State Grid Company Major Projects on Planning and Operation Control of Large Scale Grid(SGCC-MPLG028—2012).Fault Diagnosis for High Voltage Circuit Breaker Based onLeast Square Support Vector MachineZHANG Weizheng,LI Yongli,YAO Chua

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本文编号：1161984