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基于RNS和SVM的斷路器故障診斷研究
針對(duì)高壓斷路器故障樣本難以獲取等問題，在研究了其機(jī)械特性的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于實(shí)數(shù)陰性選擇法(RNS)和支持向量機(jī)(SVM)的兩級(jí)分類器診斷方法。建立分類器的數(shù)學(xué)模型。通過實(shí)數(shù)陰性選擇算法產(chǎn)生檢測器，進(jìn)行第一次分類，對(duì)不屬于檢測器的數(shù)據(jù)導(dǎo)入二次分類器，進(jìn)行二級(jí)分類。實(shí)驗(yàn)表明，基于實(shí)數(shù)陰性算法和支持向量機(jī)算法相結(jié)合的斷路器故障診斷算法，對(duì)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。
