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多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用

发布时间:2018-01-13 08:38  文章来源:笔耕文化传播

  本文关键词:多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用 出处:《电工技术学报》2014年11期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 多核 多分类 相关向量机 变压器 局部放电 模式识别


【摘要】:针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问题;然后利用粒子群优化算法对核参数进行优化选择,有效避免了核参数选择的主观性;最后利用构建出的MMRVM分类模型直接进行多分类,实现放电模式识别。文中以实验室4种典型缺陷的变压器局部放电信号为研究对象,采用传统单核SVM分类器、单核RVM分类器与MMRVM分类器对其进行分析对比。结果表明,MMRVM分类器融合了多种放电特征信息,能够较为全面的描述放电特征,与单核分类器相比具有更高的诊断准确率和更好的实用性。
[Abstract]:Aiming at the problem of the inherent two-classification attribute and the incomplete recognition information of the traditional single-core classifier. A MMRVM based on multi-kernel multi-classification correlation vector machine is proposed for the first time. Firstly, different kernel functions are selected to map the characteristics of four transformer partial discharge signals. Solve the problem of different data sources; Then the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the selection of kernel parameters, which effectively avoids the subjectivity of the selection of kernel parameters. Finally, the MMRVM classification model is used to directly classify the discharge pattern to realize the discharge pattern recognition. In this paper, the partial discharge signals of transformer with four kinds of typical defects in the laboratory are taken as the research object. The conventional single core SVM classifier, the single core RVM classifier and the MMRVM classifier are used to analyze and compare them. The results show that the MMRVM classifier combines a variety of discharge characteristic information. Compared with single core classifier, it has higher diagnostic accuracy and better practicability.
【作者单位】: 华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61204027) 中央高校基本科研业务费专项资金(13XS26)资助项目
【分类号】:TM855
【正文快照】: 1引言局部放电是设备绝缘劣化的重要征兆和表现形式,对局部放电进行有效检测能够正确评估设备内部绝缘状况。不同类型的局部放电对设备的绝缘破坏力有较大差异,因此有效识别放电类型对设备的检修及维护具有重要的指导意义[1,2]。分类器的设计是模式识别领域中非常重要的环节。

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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    5. 混沌支持向量机在变压器局部放电检测中的应用


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