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基于RNS和SVM的断路器故障诊断研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2015年第22期23卷 74-77页; 作者：张洪范训冲万方华江南大学机械工程学院江苏无锡214122 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡214122 国网电力科学研究院无锡恒驰电器制造有限公司江苏无锡214000; 针对高压断路器故障样本难以获取等问题,在研究了其机械特性的基础上,本文提出了一种基于实数阴性选择法(RNS)和支持向量机(SVM)的两级分类器诊断方法。建立分类器的数学模型。通过实数阴性选择算法产生检测器,进行第一次分类,对不属于...; 针对高压断路器故障样本难以获取等问题,在研究了其机械特性的基础上,本文提出了一种基于实数阴性选择法(RNS)和支持向量机(SVM)的两级分类器诊断方法。建立分类器的数学模型。通过实数阴性选择算法产生检测器,进行第一次分类,对不属于检测器的数据导入二次分类器,进行二级分类。实验表明,基于实数阴性算法和支持向量机算法相结合的断路器故障诊断算法,对断路器的多种故障都能够有效地分类,提高了断路器故障诊断的准确率和速度。; 来源：详细信息评论

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