粒子群优化–最小二乘支持向量机算法在高压断路器机械故障诊断中的应用

作     者：贾嵘 洪刚 薛建辉 崔建武 

作者机构：西安理工大学水利水电学院陕西省西安市710048 中国水电顾问集团西北勘测设计研究院陕西省西安市710056 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2010年第34卷第3期

页      码：197-200页

摘      要：提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,优化LSSVM算法的参数。算例表明:PSO-LSSVM算法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,适用于高压断路器机械故障诊断。

主 题 词：高压断路器 最小二乘支持向量机 粒子群优化 故障诊断 

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

核心收录：

D　O　I：10.13335/j.1000-3673.pst.2010.03.012

馆 藏 号：203625834...