基于模糊环境AMPSO-SVM氧化锌避雷器故障诊断研究
本文阐述了氧化锌避雷器在线监测系统中故障诊断的常规方法与不足,对此提出一种基于模糊环境AMPSO-SVM的氧化锌避雷器故障诊断方法.首先将影响避雷器泄露电流的周围的环境部分模糊化,以此作为支持向量机(SVM)的训练样本,在此基础上通过运用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对支持向量机中的惩罚因子C和核函数参数g寻优,以得到最佳的诊断模型.并将所得模型和BP神经网络的故障诊断模型相比较,MATLAB仿真结果表明基于模糊环境AMPSO-SVM的诊断方法有更高的正确率和泛化能力,能够较准确的判断综合环境下氧化锌避雷器的运行状况.
氧化锌避雷器 在线监测 故障诊断 模糊环境 支持向量机
甘锡淞 傅成华
四川理工学院,自贡643000
国内会议
上海
中文
644-649
2016-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）