發(fā)布時間：2017-11-29 03:07

  本文關鍵詞：基于模糊支持向量機的輸電線路故障模糊分類方法及其降維顯示

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【摘要】：針對已有輸電線路故障分類方法在樣本中存在噪聲時準確率有所降低情況,研究了基于Hilbert-Huang變換和模糊支持向量機(fuzzy support vector machines,FSVM)的輸電線故障模糊分類方法,以提高輸電線路故障分類的準確率。采用HHT變換獲得故障時刻,提取故障后A、B、C三相及零序電流的特征能量函數(shù)值,組成FSVM的4維輸入向量。利用網(wǎng)格優(yōu)化方法對FSVM二分類器的懲罰參數(shù)C、核函數(shù)寬度σ進行優(yōu)化。構造了FSVM的高維空間帶狀分段隸屬度函數(shù),求取樣本的模糊決策函數(shù)值。構造多FSVM分類器。將故障時刻后特征向量送入多FSVM分類器,得到樣本的故障分類初始標簽。構造支持向量回歸機(support vector regression,SVR),優(yōu)化獲得測試樣本的最終故障隸屬度,再對FSVM的分類標簽進行修正。研究采用主成分分析法對樣本高保真的降維處理方法、在3維坐標系中顯示降維后3維向量及其故障模糊分類結果。為了測試算法,做了784組仿真實驗,實驗結果表明:FSVM+SVR的輸電線路模糊故障分類方法不受故障點、故障類型、過渡電阻影響,故障識別率達到99.4%。在訓練集1/5故障數(shù)據(jù)中加入5 d B Gauss白噪聲,故障識別率仍保持不變。研究表明基于模糊支持向量機的分類方法適用于線路故障分類。
【作者單位】： 西南交通大學電氣工程學院;四川煙草工業(yè)有限責任公司什邡分廠;
【基金】：國家自然科學基金(51377137;51377136)~~
【分類號】：TM75
【正文快照】： Transmission Line Faults Classification Method Based on Fuzzy Support VectorMachine and Reducing-dimension DisplayTONG Xiaoyang1,LUO Zhongyun1,2(1.School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;2.Shifang Factory of Si

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本文編號：1235962