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基于粒子群優化PCA-LSSVM算法的高壓斷路器機械故障診斷研究

摘要:為了對高壓斷路器操作機構進行故障診斷,提出了基于粒子群優化的PCA-LSSVM算法模型(PCA-PSOLSSVM),該模型的輸入為高壓斷路器操作機構分合閘線圈電流曲線上的5組特征點,輸出為1—5的故障類別。對某臺高壓斷路器進行故障模擬,建立了PCA-PSO-LSSVM算法模型,對測試的斷路器操作機構進行故障分類。結果表明,基于粒子群優化的PCA-LSSVM算法能夠準確地對高壓斷路器操作機構進行故障分類。將PCA-PSO-LSSVM算法和多種基于SVM的故障診斷算法進行比較,比較結果表明:在綜合考慮了算法準確率和運算時間的基礎上,PCA-PSOLSSVM算法是幾種算法中最優的。

關鍵詞:
  • 高壓斷路器  
  • 故障診斷  
  • 粒子群優化算法  
作者:
孔敏儒; 陳怡; 李文慧; 高健; 侯喆
單位:
西安工程大學; 陜西西安710048; 中國電力科學研究院有限公司; 北京100192; 國網陜西省電力公司電力科學研究院; 陜西西安710100
刊名:
電網與清潔能源

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:電網與清潔能源

電網與清潔能源雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:61-1474/TK。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1985年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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