本文關(guān)鍵詞：基于模糊支持向量機(jī)的輸電線(xiàn)路故障模糊分類(lèi)方法及其降維顯示

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【摘要】：針對(duì)已有輸電線(xiàn)路故障分類(lèi)方法在樣本中存在噪聲時(shí)準(zhǔn)確率有所降低情況,研究了基于Hilbert-Huang變換和模糊支持向量機(jī)(fuzzy support vector machines,FSVM)的輸電線(xiàn)故障模糊分類(lèi)方法,以提高輸電線(xiàn)路故障分類(lèi)的準(zhǔn)確率。采用HHT變換獲得故障時(shí)刻,提取故障后A、B、C三相及零序電流的特征能量函數(shù)值,組成FSVM的4維輸入向量。利用網(wǎng)格優(yōu)化方法對(duì)FSVM二分類(lèi)器的懲罰參數(shù)C、核函數(shù)寬度σ進(jìn)行優(yōu)化。構(gòu)造了FSVM的高維空間帶狀分段隸屬度函數(shù),求取樣本的模糊決策函數(shù)值。構(gòu)造多FSVM分類(lèi)器。將故障時(shí)刻后特征向量送入多FSVM分類(lèi)器,得到樣本的故障分類(lèi)初始標(biāo)簽。構(gòu)造支持向量回歸機(jī)(support vector regression,SVR),優(yōu)化獲得測(cè)試樣本的最終故障隸屬度,再對(duì)FSVM的分類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行修正。研究采用主成分分析法對(duì)樣本高保真的降維處理方法、在3維坐標(biāo)系中顯示降維后3維向量及其故障模糊分類(lèi)結(jié)果。為了測(cè)試算法,做了784組仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:FSVM+SVR的輸電線(xiàn)路模糊故障分類(lèi)方法不受故障點(diǎn)、故障類(lèi)型、過(guò)渡電阻影響,故障識(shí)別率達(dá)到99.4%。在訓(xùn)練集1/5故障數(shù)據(jù)中加入5 d B Gauss白噪聲,故障識(shí)別率仍保持不變。研究表明基于模糊支持向量機(jī)的分類(lèi)方法適用于線(xiàn)路故障分類(lèi)。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;四川煙草工業(yè)有限責(zé)任公司什邡分廠;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51377137;51377136)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM75
【正文快照】： Transmission Line Faults Classification Method Based on Fuzzy Support VectorMachine and Reducing-dimension DisplayTONG Xiaoyang1,LUO Zhongyun1,2(1.School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;2.Shifang Factory of Si

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