文献类型：期刊文章

作　　者：郭创新[1] 朱承治[2] 张琳[3] 彭明伟[1] 刘毅[1]

机构地区：[1]浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市310027 [2]浙江省电力公司,浙江省杭州市310007 [3]西北电网公司,陕西省西安市710048

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(50677062);国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2008AA05Z210);新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0745);浙江省自然科学基金项目(R107062)~~

年　　份：2010

卷　　号：30

期　　号：13

起止页码：128-134

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。

关 键 词：变压器 故障诊断 支持向量机 多分类多核学习  

分 类 号：TM85]