基于RS和多类SVM的变压器故障诊断

被引：7

作者：

杨丽君

郑绳楦

机构：

[1] 燕山大学电气工程学院,燕山大学信息工程学院秦皇岛,秦皇岛

来源：

关键词：

粗糙集; 支持向量机; 故障诊断;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2005.s2.212

中图分类号：

TM407 [维护、检修];

学科分类号：

摘要：

鉴于电力变压器故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断模型。先利用RS对变压器的故障样本进行知识约简,以获得故障征兆最小条件属性与故障类型的相关关系;后利用多类SVM对小样本数据的泛化能力,建立多类故障分类器用于故障诊断。实例验证了该方法是有效的。

引用

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