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基于支持向量机的变压器故障诊断

论文摘要

针对油浸式电力变压器在不同工作状态时,变压器油中溶解气体的类型和含量的不同,通过检测变压器油中的不同气体的类型和含量就成了判别变压器工作状态的重要方法。本文基于支持向量机(SVM)模型,利用支持向量机对于非线性问题的优良解决方法,给出了一种判别变压器工作方式的方法,经测试,判别正确率高达96.8%,满足对于变压器故障判别的精度要求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 变压器故障诊断系统原理
  • 2 支持向量机模型
  • 3 变压器故障诊断的实现
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李炜,邓吉均

    关键词: 变压器故障诊断,神经网络,支持向量机

    来源: 价值工程 2019年20期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院

    分类号: TM407

    DOI: 10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2019.20.079

    页码: 245-246

    总页数: 2

    文件大小: 283K

    下载量: 137

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3b558522a5dc2a72bda3cb99.html