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基于KMME和SVDD的电力变压器故障检测与诊断方法
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作者 李孟洁 董宇宸 张彼德 《高压电器》 北大核心 2025年第12期81-89,共9页
电力变压器正常运行对保障电网安全稳定运行具有重要意义。为提高电力变压器故障检测性能与故障诊断性能,提出基于核边界流形嵌入(kernel marginal manifold embedding,KMME)的电力变压器故障检测与诊断方法。首先,提出一种新的图嵌入... 电力变压器正常运行对保障电网安全稳定运行具有重要意义。为提高电力变压器故障检测性能与故障诊断性能,提出基于核边界流形嵌入(kernel marginal manifold embedding,KMME)的电力变压器故障检测与诊断方法。首先,提出一种新的图嵌入算法——KMME算法,旨在提取具有鉴别意义的低维特征;其次,在低维特征的条件下基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)方法,根据不同的故障状态建立相应的检测子模型;最后,将待检测数据样本输入各检测子模型,并组合各子模型检测结果实现故障诊断。在电力变压器DGA数据集上的实验结果表明:采用KMME算法提取的低维特征在提升类内聚集性与类间区分度方面效果显著,且结合SVDD建立的故障检测模型,与常用故障检测方法进行对比,所提方法具有更强的故障检测能力,且具有良好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 图嵌入算法 KMME 故障检测 故障诊断 SVDD
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