本文選題：斷路器 + 故障診斷�。� 參考：《電工技術(shù)學(xué)報》2014年S1期

【摘要】：高壓斷路器是電力系統(tǒng)中重要的一次設(shè)備,其故障診斷是實現(xiàn)狀態(tài)檢修的前提。在實際應(yīng)用中,診斷模型的準(zhǔn)確度會受到數(shù)據(jù)干擾而產(chǎn)生誤判,嚴(yán)重影響檢修效果。為提高診斷模型的魯棒性,本文從采樣數(shù)據(jù)角度對故障診斷進行了研究,提出了基于KPCA-SVM的斷路器故障穩(wěn)健診斷方法。利用核主元分析分離正常數(shù)據(jù)樣本空間與故障數(shù)據(jù)樣本空間,加大了訓(xùn)練樣本間的差異度;再以支持向量機建立故障診斷模型對斷路器主要故障進行診斷,極大提升了診斷模型的抗干擾性能,實驗證明取得了較好的效果。
[Abstract]:High voltage circuit breaker is an important primary equipment in power system, and its fault diagnosis is the premise of condition maintenance. In practical application, the accuracy of diagnostic model will be misjudged by data interference, which will seriously affect the overhaul effect. In order to improve the robustness of the diagnosis model, this paper studies the fault diagnosis from the point of view of sampling data, and proposes a robust fault diagnosis method for circuit breakers based on KPCA-SVM. The kernel principal component analysis is used to separate the normal data sample space from the fault data sample space to increase the difference between the training samples, and then the support vector machine is used to establish the fault diagnosis model to diagnose the main faults of circuit breakers. The anti-interference performance of the diagnostic model is greatly improved, and the experimental results show that good results have been achieved.
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省科技支撐計劃(BE2013883) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新(BY2014127-13)資助項目
【分類號】：TM561

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本文編號：1829118