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基于VMD和KFCM-SVM的高压断路器声振联合故障诊断方法 被引量：8
1
作者 马莉 霍耀佳 +4 位作者 吴杨 常婧 韩利 钱勇 方济中 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期53-62,共10页
针对高压断路器机械故障复杂、故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与KFCM-SVM相结合的高压断路器声振联合故障诊断方法。首先利用VMD对去噪后的振动和声音信号进行分解,得到一系列反映... 针对高压断路器机械故障复杂、故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与KFCM-SVM相结合的高压断路器声振联合故障诊断方法。首先利用VMD对去噪后的振动和声音信号进行分解,得到一系列反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF);然后对各IMF分量进行Hilbert变换,构造相应的Hilbert边际谱,求取能量熵作为特征向量;最后采用模糊核C—均值聚类(kernel fuzzy C means,KFCM)对特征进行预分类,再利用支持向量机(SVM)建立训练模型实现机械状态辨识。实验结果表明:声振信号Hilbert边际谱能量熵对高压断路器机械状态变化敏感,KFCM-SVM能够准确识别高压断路器分闸操动过程中的机械故障。 展开更多
关键词 高压断路器 VMD Hilbert边际谱 能量熵 kfcm-svm
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粒子群优化的KFCM及SVM诊断模型在断路器故障诊断中的应用 被引量：71
2
作者 梅飞 梅军 +2 位作者 郑建勇 张思宇 朱克东 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第36期134-141,19,共8页
为了利用相对较少的故障数据样本对断路器主要故障类型进行较为准确的在线判断,提出了一种基于融合粒子群的模糊核聚类(particle swarm fused kernel fuzzy C-means,P-KFCM)与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。... 为了利用相对较少的故障数据样本对断路器主要故障类型进行较为准确的在线判断,提出了一种基于融合粒子群的模糊核聚类(particle swarm fused kernel fuzzy C-means,P-KFCM)与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。通过对断路器分合闸电流信号的分析,找出与断路器主要故障类型相对应的特征量;据此对采样信号进行处理,建立故障特征样本空间;利用P-KFCM算法对故障训练样本进行预分类,并以此为基础建立多SVM故障预测模型。P-KFCM算法将粒子群(particle swarm optimization,PSO)的全局搜索能力融入KFCM中,有效的解决了局部最优问题,在一定程度上提升了诊断结果的可靠性。实验结果表明,该方法在诊断断路器主要机械故障方面能够取得较好的效果。 展开更多
关键词 模糊核聚类 粒子群 支持向量机 断路器 故障诊断
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基于振动信号区间特征快速提取的断路器储能状态辨识方法 被引量：7
3
作者 夏小飞 芦宇峰 +1 位作者 苏毅 杨健 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第2期58-65,共8页
针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题,提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路器储能状态起始点,将振动信号通过KS检验标记包络幅值差异明... 针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题,提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路器储能状态起始点,将振动信号通过KS检验标记包络幅值差异明显区间,然后提取信号包络和作为特征向量,采用ReliefF-SFS方法对特征进行筛选降维得到最优特征子集。最后通过模糊C均值聚类(KFCM)对特征进行预分类获得风险最小的最优超平面,由支持向量机(SVM)建立训练模型进行状态辨识。实验结果表明:所提出振动信号区间特征快速提取的储能状态辨识方法,在保证准确率的前提下,提取特征仅需0.2 s,在断路器状态监测领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 区间特征 KS检验 ReliefF-SFS kfcm-svm 状态辨识
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模糊核聚类支持向量机集成模型及应用 被引量：8
4
作者 张娜 张永平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期175-177,共3页
为了进一步提高支持向量机在回归预测中的精度,提出一种基于模糊核聚类的最小二乘支持向量机集成方法。该方法采用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个LS-SVM在验证集上的输出对其进行分类,并计算每一类中的所有个体在独立验证集上... 为了进一步提高支持向量机在回归预测中的精度,提出一种基于模糊核聚类的最小二乘支持向量机集成方法。该方法采用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个LS-SVM在验证集上的输出对其进行分类,并计算每一类中的所有个体在独立验证集上的泛化误差,然后取其中平均泛化误差最小的个体作为这一类的代表,最后经简单平均法得到集成的最终预测输出。在短期电力负荷预测中的实验结果表明,该方法具有更高的精确度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 模糊核聚类 集成学习 短期负荷预测
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多类分类预选取的SVM在语音识别中的应用 被引量：2
5
作者 贺元元 张雪英 刘晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第7期115-118,共4页
支持向量机在训练过程中,将很多时间都浪费在对非支持向量的复杂计算上,特别是对于大规模数据量的语音识别系统来说,支持向量机在训练时间上不必要的开销将会更加显著。核模糊C均值聚类是一种常用的典型动态聚类算法,并且有核函数能够... 支持向量机在训练过程中,将很多时间都浪费在对非支持向量的复杂计算上,特别是对于大规模数据量的语音识别系统来说,支持向量机在训练时间上不必要的开销将会更加显著。核模糊C均值聚类是一种常用的典型动态聚类算法,并且有核函数能够把模式空间的数据非线性映射到高维特征空间。在核模糊C均值聚类的基础上,结合了多类分类支持向量机中的一对一方法,按照既定的准则把训练样本集中有可能属于支持向量的样本数据进行预选取,并应用到语音识别中。实验取得了较好的结果,该方法有效地提高了支持向量机分类器的学习效率和泛化能力。 展开更多
关键词 支持向量机 核模糊C均值 预选取 多类分类 语音识别
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