基于S变换的电力电子电路故障诊断技术

提出一种基于S变换和支持向量机(SVM)相结合的电力电子电路故障诊断方法,首先对故障信号进行S变换时频分析并提取故障特征,然后构造支持向量机分类器实现对故障类型的识别。三相桥式可控整流电路晶闸管故障诊断仿真结果表明,该方法能准确对电力电子电路故障进行类型的识别和故障元的定位,对噪声具有鲁棒性,训练样本数少等优点,在解决电力电子电路故障问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断

针对当前电力电子整流装置使用的故障诊断方法在应用过程中表现出的缺陷,提出了一种基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断方法：首先使用小波包分析方法对故障信号波形进行分解,提取故障特征向量,然后使用支持向量机理论构造多分类故障分类器对提取的故障特征向量进行分类.仿真实验结果表明,该方法能够有效地完成对电力电子整流装置的故障诊断,具有很好的工程应用价值.     

基于SCSO-SVM算法的光伏组件故障识别

光伏阵列通常被安装在恶劣的室外环境中,因此在运行过程中易发生故障。为了准确识别光伏阵列的故障类型,提出沙猫群优化支持向量机(sand cat swarm optimization support vector machine, SCSO-SVM)用于光伏组件故障识别,且对比支持向量机(support vector machine, SVM)、粒子群优化支持向量机(particle swarm optimized support vector machine, PSO-SVM)、遗传优化支持向量机(genetic optimized support vector machine, GA-SVM)、麻雀优化支持向量机(sparrow optimized support vector machine, SSA-SVM)、灰狼优化支持向量机(gray wolf optimized support vector machine, GWO-SVM)和鲸鱼优化支持向量机(whale optimized support vector machine, WOA-SVM)算法。首先,六种SVM混合算法都克...     

基于支持向量机的传输线故障类型识别算法

针对电力传输路由线路故障类参数多识别率不高等问题,利用提取故障特征向量和支持向量机结合的算法识别线路故障类型.提取故障线路特征向量,采集变化量的有效值,计算突变量所占三相突变量有效值总和的比例系数,将比例系数与零序电流判别系数结合构造故障特征向量.训练支持向量机以测试集特征向量作为输入,利用训练好的支持向量机判别分类,实现故障类型识别.实验表明,提出算法可克服多重困难针对输电线路十种类型故障进行学习并识别,并保证精度和效率.     

基于多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有不同复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multi-scale entropy,简称MSE)和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用MSE方法对滚动轴承不同类型振动信号进行故障特征提取,然后与样本熵方法对比说明MSE方法相对于样本熵方法的优势,最后通过适合小样本分类的支持向量机作为分类器来识别滚动轴承故障类型.对实验数据分析的结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型的诊断.     

基于支持向量机和遗传算法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。     

基于三分类支持向量机的船用逆变器故障诊断

针对电力推进船舶逆变器存在的开关器件开路故障诊断问题,提出一种基于三分类支持向量机的故障诊断方法。利用对称分量分析方法获得逆变器输出正序瞬时值分量,通过对信号进行小波包分解,得到不同开关元件故障下的小波能量,规范化后作为对应开关器件故障特征。根据开关器件位置和逆变器输出波形特点对开关器件进行分组,利用三分类支持向量机实现故障分类。仿真分析结果表明,该三分类支持向量机故障分类正确率94.29%,诊断方法有效。     

利用AR模型和支持向量机的调速阀故障识别

提出一种基于时间序列的自回归(AR)模型和支持向量机故障识别方法.以液压调速阀的故障识别为例,利用采集到的调速阀体的振动信号建立AR模型;然后,将AR模型自回归系数和残差方差组成的特征向量输入到支持向量机.最后,通过支持向量机完成对调速阀的正常和各种故障工况的分类识别.实验结果和分析表明,识别率不仅与核函数的选取有关系...     

基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用

采用一种新的机器学习方法——支持向量机,建立了中长期电力负荷预测模型.阐述了支持向量机的基本内容,对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA).采用Libsvm训练了数据集,并与灰色预测GM(1,1)模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比.结果表明,此算法有更高的准确性,可为电力负荷预测提供有效依据.     

一种基于改进RVM变压器故障诊断新方法

对比于支持向量机(SVM),相关向量机(RVM)在分类性能方面优势明显.引入核主成分分析(KPCA)和量子粒子群算法(QPSO)对RVM电力变压器故障诊断模型进行优化.设定标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,以二叉树的分类方法建立基于KPCA-QPSO-RVM的变压器故障诊断模型.通过实例分析,并且与SVM、RVM方法对比,证明该方法可以取得更优秀的故障诊断精确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高.