[发明专利]基于HPSO-TSVM的高压断路器故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910913509.8 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110703077B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 黄新波;许艳辉;朱永灿;赵隆;田毅 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G01R31/327 | 分类号： | G01R31/327;G01M13/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于HPSO‑TSVM的高压断路器故障诊断方法，具体按以下步骤实施：步骤1：选取典型数据样本，按照4:1的比例分为训练样本和测试样本；步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用改进的F‑Score特征选择算法进行特征选择，得到一个最佳的特征子集；步骤3：对经步骤2得到最佳的特征子集样本作为HPSO‑TSVM的训练样本进行训练；步骤4：利用步骤3建立好的高压断路器故障诊断模型对故障数据集中的测试样本进行分类，统计其分类准确率。本发明的高压断路器故障诊断方法，能够准确实现高压断路器故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 hpso tsvm 高压 断路器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.基于HPSO-TSVM的高压断路器故障诊断方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：/n步骤1：选取典型数据样本，按照4:1的比例分为训练样本和测试样本；/n步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用改进的F-Score特征选择算法进行特征选择，得到一个最佳的特征子集；/n步骤3：对经步骤2得到最佳的特征子集样本作为HPSO-TSVM的训练样本进行训练；/n步骤4：利用步骤3建立好的高压断路器故障诊断模型对故障数据集中的测试样本进行分类，统计其分类准确率。/n
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