基于KPCA-SVM的断路器故障稳健诊断方法

发布时间：2018-05-01 11:18

  本文选题：断路器 + 故障诊断　； 参考：《电工技术学报》2014年S1期

【摘要】：高压断路器是电力系统中重要的一次设备,其故障诊断是实现状态检修的前提。在实际应用中,诊断模型的准确度会受到数据干扰而产生误判,严重影响检修效果。为提高诊断模型的鲁棒性,本文从采样数据角度对故障诊断进行了研究,提出了基于KPCA-SVM的断路器故障稳健诊断方法。利用核主元分析分离正常数据样本空间与故障数据样本空间,加大了训练样本间的差异度;再以支持向量机建立故障诊断模型对断路器主要故障进行诊断,极大提升了诊断模型的抗干扰性能,实验证明取得了较好的效果。
[Abstract]:High voltage circuit breaker is an important primary equipment in power system, and its fault diagnosis is the premise of condition maintenance. In practical application, the accuracy of diagnostic model will be misjudged by data interference, which will seriously affect the overhaul effect. In order to improve the robustness of the diagnosis model, this paper studies the fault diagnosis from the point of view of sampling data, and proposes a robust fault diagnosis method for circuit breakers based on KPCA-SVM. The kernel principal component analysis is used to separate the normal data sample space from the fault data sample space to increase the difference between the training samples, and then the support vector machine is used to establish the fault diagnosis model to diagnose the main faults of circuit breakers. The anti-interference performance of the diagnostic model is greatly improved, and the experimental results show that good results have been achieved.
【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;东南大学电气工程学院;
【基金】：江苏省科技支撑计划(BE2013883) 江苏省产学研联合创新(BY2014127-13)资助项目
【分类号】：TM561

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本文编号：1829118