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基于免疫优化多分类SVM的变压器故障诊断新方法_论文

第4 0卷 第 2期  21 02年 1 1   月.6日 电 力 系 统 保 护 与 控 制  P we   y t m  r t c i n a d Co to   o r se P o e t  n   n r l S o 、o . 0NO 2 ,1   .  4 J n 1 . 01   a .6 2 2 基 于免疫优化 多分类 S M的变压器故 障诊断新方法  V 韩富春  ,高文军  ,廉建鑫  ,杨 洁   (. 1太原理工大学电气与动 力工程学 院,山西 太原 002:2 山西大同新荣供 电支公 司, 304 . 山西 新 荣 070 ) 302  摘要: 针对支持向量机中参数设置对支持向量机分类精确度影响较大及传统支持向量机不能直接用于多分类问题的状况, 提  出了一种基于免疫优化多分类支持向量机的变压器故障诊断新方法, 该方法利用免疫算法优化支持向量机分类参数。以一类  分类算法为基础建立多分类算法模型,在高维特征空间求出超球体中心,然后计算样本与中心最小距离,以此判定该点所属  故障类型。该算法充分发挥 了支持向量机 高泛化能力的优势 ,大大减少 了对支持 向量机参数选择的盲 目 性。仿真 计算结果表  明 ,在有限样 本情况下,该方法能够达到较 高的 变压器故障诊 断率 , 而证 实 - 从 j ’ 法的正确性和有效性。 该方   关键词 :变压器;免 疫算法;支持 向量机 ;故障诊断  A  o e   p r a h b s d o   u t ca s u p r   e t rm a h n   f m mu eo fm ̄a o   n v l p o c   a e   n m l — l s   p o t c o   c i eo   a i s v i n  p i i f n f rt a s o m e   u td a n ss o   n f r rf l  i g o i r a   H NF .h n,G A ucu   AOWe - n,LAN J .i  A  e nj   I   a xn ,Y NGJ   u i n i f 。 l g   f l crc l n   o r n ie rn 1 Co l eo E e ti a  d P we  g n e i g, T i u n Un v ri   f e h oo y, T i u   3 0 4, Ch n ; e a E ay a   i e st o T c n l g y ay a 0 0 2 n ia  2 S ax  ao g no g o e upyB a c ,Xi o g 3 0 2 C ia  . h n i tn   rn   w r p l r h D Xi P S n n n  70, h ) r 0 n Abtat o s eigtef t a  e aa tr et gfr u p rvco  c i S M) mpcs ntec sict nacrc  sr c:C ni r     c  th  rme   tn    p ot etr d n h a t t p h es i o s   mahn V i at o    l s ai  cuay e(   h a f o i a dteta io a  VM  a  o e l t  l—l scasfct ndrcl,  o e p r ah frt n f r rfutda n ssb s d n    rdt n lS h i C n td a  h mut ca  l i ai   i t an v l po c  o  a so me a l ig o i  ae   n wi i s s i o e y a r   o   l - l s s p o tv co   c i e o   n mu t ca   u p r  e t rma h n   f i u e o t i t n i  r s n e ,i   ih t e p a e e     VM   r   p i z d b   i s mm n   p i z i  s p e e t d n wh c     am t r i S m a o h r s n aeo t mie   y i m u eag r h n   l o i m.M u t ca s ag r h mo e  s e t b i e   n t e b i  f o ec t g r   l sf a in a g r h t l - l   l o t m  d li  sa l h d o     a s o   n — ae o y ca i c t   lo i m,h p r p e e i s i s h s s i o t y e s h r  c n e sa e o t i e     ih d me so a e t r  p c , d t e  h   nmu d sa c sa e c c lt d b t e   e s p e a d t e e t r    b n d i h g — i n in lfa u e s a e a   n t e mi i m  it n e     a u ae   ewe n t   a l  n     r a n n h r l h m h c ne   r e   eemietefuty et esmpeb ln s . h  u e o t f VM   r c sigfnt a pe    l  r u h  e tri od rod tr n     ltp    a l eo g   T es p r ry o   n t h a   h o t ii S i po esn   i s ls sf l bo g t n i em i uy it  

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