基于支持向量机的分类辨识方法及应用

马相东; 卢占庆; 谭永彦; 王秀英

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基于支持向量机的分类辨识方法及应用

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针对钢铁企业传统高压线路行波检测器易出现误报警的问题,提出了采用支持向量机(SVM)的分类辨识方法,用于故障信号和扰动信号的辨识。首先,从行波法定位装置数据库中提取报警时的信号特征,构造支持向量的输入向量,建立基于数据驱动的支持向量机模型;然后采用仿真策略确定支持向量机径向基函数中的参数σ和惩罚系C的值,并分析了参数σ及惩罚系数C的值对故障和扰动分类准确率的影响。将所提出的方法应用到莱钢高压线路行波检测器中,结果表明:采用支持向量机的分类辨识方法,可以使行波检测器检测的准确率接近90%,大大提高了莱钢高压线路行波检测器故障检测的可靠性。

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来源
《控制工程》 |2016年第5期|768-772|共5页
作者
马相东; 卢占庆; 谭永彦; 王秀英;
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作者单位

山东省冶金设计院股份有限公司;

山东钢铁股份有限公司莱芜分公司;

青岛科技大学信息科学技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化技术在各方面的应用;
关键词
行波法故障检测; 支持向量机; 故障信号; 扰动信号; 分类辨识;

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