典型文献
基于核主成分分析的电力变压器故障自动化检修技术
文献摘要：
为减少电力变压器故障发生的概率,该文提出基于核主成分分析的电力变压器故障自动化检修技术.根据变压器故障振动特性,采用交叉小波变换方法,通过分析故障状态下变压器振动信息在各频段的关联性,提取变压器故障时的幅频特征,运用核主成分分析将电力变压器故障幅频特征输入到高维特征的空间内,并在高维空间对特征数据进行线性变换,排除不相干的因素的同时获取降维后的幅频特征主成分向量,将幅频特征主成分向量作为SoftMax回归分类器模型输入,输出结果即为变压器故障的自动化检修结果.实验结果表明,该技术应用了核主成分分析,仅在测试样本9的检修时出现误差,且最高变压器故障检修误差为0.57％,具备电力变压器故障自动化检修的可执行性.
文献关键词：
核主成分分析;电力变压器;故障检修;幅频特征;故障类型
中图分类号：
作者姓名：
张嗣铂
作者机构：
三峡大学 电气与新能源学院,宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]张嗣铂-.基于核主成分分析的电力变压器故障自动化检修技术)[J].自动化与仪表,2022(10):14-18,23
A类：
B类：
核主成分分析,电力变压器,变压器故障,自动化检修,检修技术,故障振动,振动特性,交叉小波变换,故障状态,变压器振动,频段,幅频特征,高维特征,高维空间,特征数据,线性变换,不相干,SoftMax,分类器,模型输入,输出结果,即为,故障检修,备电,可执行性,故障类型
AB值：
0.233605
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