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(duì)利用電流信號(hào)進(jìn)行高壓斷路器故障分類過(guò)程中，采集電流信號(hào)原始特征提取種類單一，故障識(shí)別率低和分類性能退化的問(wèn)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(hào)關(guān)鍵時(shí)間、電流幅值作為局部特征，提取電流信號(hào)的全局特征組成多維特征向量，構(gòu)建斷路器操作過(guò)程的電流聯(lián)合原始特征集；其次，為消除冗余特征...