【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(51707141)
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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
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