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基于特征选择和加权的电气故障诊断
被引量：
1
1
作者
冯迎春
菅有为
+1 位作者
曲文韬
段建军
《电网与清洁能源》
北大核心
2016年第9期39-43,共5页
为了获得理想的电气故障诊断结果,提出一种布谷鸟搜索算法选择特征和加权的电气故障诊断模型。首先采用Volterra级数提取电气故障诊断原始特征集,然后采用相关向量机作为分类器,用布谷鸟搜索算法选择最优特征子集,并赋予它们一定权值,...
为了获得理想的电气故障诊断结果,提出一种布谷鸟搜索算法选择特征和加权的电气故障诊断模型。首先采用Volterra级数提取电气故障诊断原始特征集,然后采用相关向量机作为分类器,用布谷鸟搜索算法选择最优特征子集,并赋予它们一定权值,最后采用仿真实验测试电气故障诊断性能。结果表明,所提方法的电气故障诊断正确率平均达到97%,可以满足电气故障诊断的实际应用,而且性能要优于其他电气故障诊断模型。
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关键词
电气故障
特征选择
特征加权
布谷鸟搜索算法
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题名
基于特征选择和加权的电气故障诊断
被引量：
1
1
作者
冯迎春
菅有为
曲文韬
段建军
机构
国网山东省电力集团公司检修公司
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2016年第9期39-43,共5页
基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2014EEM022)
国网山东省电力公司经济技术研究院项目(SDJYY20130301)~~
文摘
为了获得理想的电气故障诊断结果,提出一种布谷鸟搜索算法选择特征和加权的电气故障诊断模型。首先采用Volterra级数提取电气故障诊断原始特征集,然后采用相关向量机作为分类器,用布谷鸟搜索算法选择最优特征子集,并赋予它们一定权值,最后采用仿真实验测试电气故障诊断性能。结果表明,所提方法的电气故障诊断正确率平均达到97%,可以满足电气故障诊断的实际应用,而且性能要优于其他电气故障诊断模型。
关键词
电气故障
特征选择
特征加权
布谷鸟搜索算法
Keywords
electrical fault
feature selection
feature wei-ghting
cuckoo search algorithm
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择和加权的电气故障诊断
冯迎春
菅有为
曲文韬
段建军
《电网与清洁能源》
北大核心
2016
1
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