基于支持向量机的电气设备潜伏性缺陷诊断方法

作     者：杨轶婷 陶为明 曹小玲 张久柱 YANG Yiting;TAO Weiming;CAO Xiaoling;ZHANG Jiuzhu

作者机构：安徽电气工程职业技术学院安徽合肥230051 

出 版 物：《安徽电气工程职业技术学院学报》 (Journal of Anhui Electrical Engineering Professional Technique College)

年 卷 期：2022年第27卷第3期

页      码：26-30页

摘      要：为提高电气设备潜伏性缺陷诊断结果的可靠性,降低潜伏性缺陷对电气设备安全运行的影响,引进支持向量机技术,设计一种电气设备潜伏性缺陷诊断方法。引进基于范式推理的电气设备运行状态模型,将其与运行终端接口进行连接,采集电气设备运行数据;引进ICA技术,通过抽取数据分量中的独立值,对采集数据进行负熵处理,以此实现对电气设备运行数据特征的提取;引进支持向量机,对电气设备的运行状态进行决策与诊断,实现对电气设备潜伏性缺陷的辨识。设计对比实验证明,相比Census变换方法,文章提出的方法,对于电气设备潜伏性缺陷的诊断更加精准。

主 题 词：支持向量机 数据采集 诊断方法 潜伏性缺陷 电气设备 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9706.2022.03.006

馆 藏 号：203114478...