基于KPCA-SVM的断路器故障稳健诊断方法
高压断路器是电力系统中重要的一次设备，其故障诊断是实现状态检修的前提。在实际应用中，诊断模型的准确度会受到数据干扰而产生误判，严重影响检修效果。为提高诊断模型的鲁棒性，本文从采样数据角度对故障诊断进行了研究，提出了基于KPCA-SVM的断路器故障稳健诊断方法。利用核主元分析分离正常数据样本空间与故障数据样本空间，加大了训练样本间的差异度；再以支持向量机建立故障诊断模型对断路器主要故障进行诊断，极大提升了诊断模型的抗干扰性能，实验证明取得了较好的效果。
断路器 故障诊断 KPCA SVM
梅飞 梅军 郑建勇 朱克东
河海大学能源与电气学院 南京 211100 东南大学电气工程学院 南京 210096
国内会议
南京
中文
50-58
2014-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）