论文摘要
为了对高压断路器操作机构进行故障诊断,提出了基于粒子群优化的PCA-LSSVM算法模型（PCA-PSOLSSVM）,该模型的输入为高压断路器操作机构分合闸线圈电流曲线上的5组特征点,输出为1—5的故障类别。对某台高压断路器进行故障模拟,建立了PCA-PSO-LSSVM算法模型,对测试的断路器操作机构进行故障分类。结果表明,基于粒子群优化的PCA-LSSVM算法能够准确地对高压断路器操作机构进行故障分类。将PCA-PSO-LSSVM算法和多种基于SVM的故障诊断算法进行比较,比较结果表明:在综合考虑了算法准确率和运算时间的基础上,PCA-PSOLSSVM算法是几种算法中最优的。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孔敏儒,陈怡,李文慧,高健,侯喆
关键词: 高压断路器,故障诊断,算法,粒子群优化算法
来源: 电网与清洁能源 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 西安工程大学,中国电力科学研究院有限公司,国网陕西省电力公司电力科学研究院
基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目（51707141）~~
分类号: TM561
页码: 68-74
总页数: 7
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