首页 期刊 电网与清洁能源 基于粒子群优化PCA-LSSVM算法的高压断路器机械故障诊断研究 【正文】

基于粒子群优化PCA-LSSVM算法的高压断路器机械故障诊断研究

作者:孔敏儒; 陈怡; 李文慧; 高健; 侯喆 西安工程大学; 陕西西安710048; 中国电力科学研究院有限公司; 北京100192; 国网陕西省电力公司电力科学研究院; 陕西西安710100
高压断路器   故障诊断   粒子群优化算法  

摘要:为了对高压断路器操作机构进行故障诊断,提出了基于粒子群优化的PCA-LSSVM算法模型(PCA-PSOLSSVM),该模型的输入为高压断路器操作机构分合闸线圈电流曲线上的5组特征点,输出为1—5的故障类别。对某台高压断路器进行故障模拟,建立了PCA-PSO-LSSVM算法模型,对测试的断路器操作机构进行故障分类。结果表明,基于粒子群优化的PCA-LSSVM算法能够准确地对高压断路器操作机构进行故障分类。将PCA-PSO-LSSVM算法和多种基于SVM的故障诊断算法进行比较,比较结果表明:在综合考虑了算法准确率和运算时间的基础上,PCA-PSOLSSVM算法是几种算法中最优的。

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