基于IBREMD與多核RVM的斷路器在線監(jiān)測(cè)與故障診斷
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TM561
【圖文】:
合肥工業(yè)大學(xué)專(zhuān)業(yè)碩士研究生學(xué)位論文IBREMD 分解,得到分解后固有模態(tài)函數(shù)作為特征向量,輸入到 MKRVM 對(duì)斷路器做出故障診斷。QPSO 算法用于對(duì) MKRVM 模型中的各個(gè)核函數(shù)的系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化生成,設(shè)QPSO 的最大迭代次數(shù)設(shè)為100 ,粒子群規(guī)模為 10,每個(gè)粒子的位置被限制在 0,1 適應(yīng)度函數(shù)選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)的故障診斷率。本文設(shè)置多項(xiàng)式核函數(shù)的階次為 1、2,RBF 核函數(shù)寬度分別為 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5,上述各個(gè)核函數(shù)分別對(duì)應(yīng)于系數(shù)1、系數(shù) 2、系數(shù) 3、系數(shù) 4、系數(shù) 5、系數(shù) 6、系數(shù) 7,將系數(shù)映射為 QPSO 算法中種群中每個(gè)粒子的位置,為 MKRVM 尋找最優(yōu)的核函數(shù)系數(shù),適應(yīng)度函數(shù)選擇故障診斷正確率,下表列出了各個(gè)系數(shù)的最優(yōu)參數(shù)。
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2746185
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