基于多維特征與優(yōu)化SVM在高壓斷路器故障分類中的應(yīng)用

摘要： 針對利用電流信號進(jìn)行高壓斷路器故障分類過程中，采集電流信號原始特征提取種類單一，故障識別率低和分類性能退化的問題，提出一種基于多維特征與支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)相結(jié)合的故障分類方法。首先，提取分閘電流信號關(guān)鍵時間、電流幅值作為局部特征，提取電流信號的全局特征組成多維特征向量，構(gòu)建斷路器操作過程的電流聯(lián)合原始特征集；其次，為消除冗余特征... （共10頁）