基于RNS和SVM的斷路器故障診斷研究

• 針對高壓斷路器故障樣本難以獲取等問題，在研究了其機械特性的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于實數(shù)陰性選擇法(RNS)和支持向量機(SVM)的兩級分類器診斷方法。建立分類器的數(shù)學(xué)模型。通過實數(shù)陰性選擇算法產(chǎn)生檢測器，進行第一次分類，對不屬于檢測器的數(shù)據(jù)導(dǎo)入二次分類器，進行二級分類。實驗表明，基于實數(shù)陰性算法和支持向量機算法相結(jié)合的斷路器故障診斷算法，對斷路器的多種故障都能夠有效地分類，提高了斷路器故障診斷的準(zhǔn)確率和速度。
• 關(guān)鍵字： 實數(shù)陰性選擇法  支持向量機  斷路器  故障診斷