【摘 要】
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提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器.利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行
【机 构】
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河南科技大学,洛阳理工学院,大唐洛阳热电厂
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提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器.利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行离散化,采用粗糙集进行约简,并用约简集选择算法提取其重要特征子集,建立特征气体比值与故障类型的映射关系,采用粒子群算法对支持向量机核参数进行优化,达到了故障诊断的目的.仿真结果表明,该方法对变压器故障诊断具有较高的诊断率.
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