| 基于支持向量机的变压器故障诊断 |
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| 引用本文： | 李炜,邓吉均. 基于支持向量机的变压器故障诊断[J]. 价值工程, 2019, 0(20): 245-246 |
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| 作者姓名： | 李炜 邓吉均 |
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| 作者单位： | 1.重庆交通大学机电与车辆工程学院 |
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| 摘 要： | 针对油浸式电力变压器在不同工作状态时,变压器油中溶解气体的类型和含量的不同,通过检测变压器油中的不同气体的类型和含量就成了判别变压器工作状态的重要方法。本文基于支持向量机(SVM)模型,利用支持向量机对于非线性问题的优良解决方法,给出了一种判别变压器工作方式的方法,经测试,判别正确率高达96.8%,满足对于变压器故障判别的精度要求。
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| 关 键 词： | 变压器故障诊断 神经网络 支持向量机 |
Transformer Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine |
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| LI Wei,DENG Ji-jun. Transformer Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine[J]. Value Engineering, 2019, 0(20): 245-246 |
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| Authors: | LI Wei DENG Ji-jun |
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| Affiliation: | (Chongqing Jiaotong University College of Mechanical,Electrical and Vehicle Engineering,Chongqing 400074,China) |
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| Abstract: | LI Wei;DENG Ji-jun(Chongqing Jiaotong University College of Mechanical,Electrical and Vehicle Engineering,Chongqing 400074,China) |
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| Keywords: | transformer fault diagnosis neural network support vector machine |
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