基于粗糙集的支持向量机故障诊断

被引：23

作者：

张建明

曾建武

谢磊

王树青

机构：

[1] 浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室

[2] 浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室杭州310027

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2007年 / S2期

关键词：

粗糙集; 支持向量机; 故障诊断; 高压直流输电;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2007.s2.017

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

该文结合粗糙集属性约简及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用粗糙集对过程特征变量进行约简,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息。基于该特征信息建立支持向量分类机用于故障的诊断。以高压直流输电系统为例,对交流单相接地故障和直流接地故障进行诊断,诊断时间分别为12ms和11ms,诊断正确率分别为98.8%和96.8%。

引用

页码：1774 / 1777

页数：4

共 4 条

[1] 一种新型支持向量机 [J].