【摘 要】
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核主元分析（KPCA）方法作为一种先进的人工智能算法,在处理非线性问题上具有极大的优势。为此,将KPCA用于高压断路器的故障诊断中,通过选取合适的核函数将原始数据映射到特征空
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核主元分析（KPCA）方法作为一种先进的人工智能算法,在处理非线性问题上具有极大的优势。为此,将KPCA用于高压断路器的故障诊断中,通过选取合适的核函数将原始数据映射到特征空间,之后在特征空间内计算主元,依据平方预测误差（SPE）统计量对故障数据进行分类诊断,以提高高压断路器故障诊断的准确率。为验证该方法的有效性,用KPCA法对高压断路器在线监测系统采集到的现场正常及非正常数据进行分析计算,并利用Matlab仿真依据计算得出的统计量值对故障数据进行诊断。实验结果表明,该方法应用于高压断路器能够取得较好的故
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