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自提升最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

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本文将Adaboost自提升算法和最小二乘支持向量机相融合用于电力变压器的故障诊断.首先对采集到的多台电力变压器不同时期的特征气体进行归一化处理,构成训练样本集,其次利用Adaboost算法获得同一训练集上多个不同的基分类器,该分类功能由求解速度快的最小二乘支持向量机完成,通过迭代,增强分类器的分类能力,故障诊断结果表明该方法计算简单,灵活方便,故障诊断正确率高,弥补了常用的三比值法存在“缺编码”、“编码边界过于绝对”等不足,具有一定的应用价值.

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来源
《第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议》|2014年|292-296|共5页
会议地点上海
作者
DU Wenxia; 杜文霞; LV Feng; 吕锋; YANG Junhua; 杨俊华;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类维护、检修;
关键词
变压器; 故障诊断; Adaboost算法; 最小二乘支持向量机;

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