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基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断
外文标题:Breaker Fault Diagnosis Based on Variable Precision Rough Set-Support Vector Machine
文献类型:期刊
作者:黄新波[1]  陶晨[2]  刘斌[3]  
机构:[1]西安工程大学
[2]西安工程大学
[3]西安工程大学
年:2014
期刊名称:广东电力
期:7
页码范围:64-67,91
增刊:正刊
所属部门:电子信息学院
语言:中文
ISSN:1007-290X
人气指数:1821
浏览次数:1817
基金:陕西省重大科技创新项目; 陕西省教育厅产业化培育项目
关键词:神经网络 变精度粗糙集 支持向量机 故障诊断 neural network variable precision rough set support vector machine fault diagnosis
摘要:由于断路器运行时监测数据量大,以前采用的反向传播算法(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的故障诊断存在网络结构复杂、诊断速率慢等缺点,为了快速准确地得出断路器故障原因,提出一种基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断算法。利用变精度粗糙集约简决策表去除断路器庞大监测数据里的冗余信息,降低过程数据的维度,并结合支持向量机对粗糙集处理后的信息进行故障诊断,可减少诊断时的主观因素,并具有容错性和解释性,该诊断方法是可以有效实施的。
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