期刊文献+

支持向量机在高压直流输电系统故障诊断中的应用 被引量:1

Application of support vector machine for fault diagnosis in a HVDC system
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 高压直流输电(HVDC)是一种新型输电技术,为更有效地诊断HVDC系统故障,本文首先对系统几种常见故障进行仿真研究,在此基础上提出将支持向量机(SVM)用于系统故障分类,并对不同参数下的SVM模型性能进行比较。研究结果表明SVM用于HVDC系统故障诊断是合理、有效的。 As a novel power transmission technology, high voltage direct current (HVDC) has some particular advantages. In order to diagnose HVDC system faults more effectively, support vector Machine (SVM) method is presented for the faults diagnosis of the HVDC system. First, several common faults of the system are simulated by using matlab. Then, SVM is applied to classify faults. Furthermore, performance of SVM models are compared with different parameters. Research results show that using SVM in HVDC faults diagnosis is valid and effective.
出处 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期1734-1736,共3页 Chinese Journal of Scientific Instrument
基金 青岛市科技发展计划课题资助项目(05-1-jc-88)
关键词 支持向量机 HVDC系统 故障诊断 support vector machine HVDC system fault diagnosis
  • 相关文献

参考文献5

  • 1[1]K.G.Narendra,V.K.Sood,K.Khorasani.Application of a Radial Basis Function(RBF)Neural Network for FaultDiagnosis in a HVDC System[J].IEEE Trans.on Power System,1998,13(1):177-183.
  • 2[2]H.Etemadi,V.K.Sood,K.Khorasani,R.V.Patel.Neural Network Based Fault Diagnosis in an HVDC System[M].
  • 3[3]L.L.Lai,F.Ndeh-Che,Tejedo.HVDC system fault diagnosis with neural networks[C].European Power Electronics Conf,1993,Brighton,13-16.
  • 4肖健华,吴今培.基于支持向量机的模式识别方法[J].五邑大学学报(自然科学版),2002,16(1):6-10. 被引量:6
  • 5张周锁,李凌均,何正嘉.基于支持向量机的机械故障诊断方法研究[J].西安交通大学学报,2002,36(12):1303-1306. 被引量:89

二级参考文献9

  • 1何正嘉 訾艳阳 等.机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用[M].北京:高等教育出版社,2000,1..
  • 2Burges C J C. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J]. Data Mining and Knowledge Discovery. 1998,2(2): 12 1- 167.
  • 3Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory[M]. New York: Springer. 1995.
  • 4Burges C JC. Simplified Support Vector Decision Rules[J]. Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learning, 1996,71-76.
  • 5Scho1kopf B, Burges C J C, Vapnik V N. Extracting Support Data for a giving Task[J]. Proceeding, First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 1995,252-257.
  • 6MathWorks. Matlab User's Guide(Version 5)[z]. USA:Math Works, 1998.
  • 7马云潜,张学工.支持向量机函数拟合在分形插值中的应用[J].清华大学学报(自然科学版),2000,40(3):76-78. 被引量:32
  • 8屈梁生,张海军.机械诊断中的几个基本问题[J].中国机械工程,2000,11(1):211-216. 被引量:76
  • 9萧嵘,孙晨,王继成,张福炎.一种具有容噪性能的SVM多值分类器[J].计算机研究与发展,2000,37(9):1071-1075. 被引量:17

共引文献93

同被引文献10

引证文献1

二级引证文献24

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部