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国内刊号：11-4658/TD
国际刊号：1671-0959
发布日期:
作者：盖超会,王成刚
单位：1. 武汉软件工程职业学院；2. 武汉工程大学；
关键词：矿用变压器,故障诊断,支持向量机,改进布谷鸟算法,
矿用变压器主要用于含有易燃气体和煤尘的矿井中，为采煤机、运输车及照明系统提供电源。针对目前矿用变压器故障诊断准确率不高的情况，提出了一种基于改进布谷鸟算法和支持向量机(SVM)的矿用变压器故障诊断方法。首先引入改进的布谷鸟算法对支持向量机参数进行寻优，获得具有最佳参数的支持向量机模型，然后利用支持向量机对变压器故障进行分类来实现变压器故障的诊断，最后，通过算例仿真对所提算法和检测方法进行了验证，Matlab仿真结果表明：利用改进布谷鸟算法和诊断模型得到的矿用变压器故障诊断准确率要高于传统的矿用变压器故障诊断方法。
来源：2019年第11期
《煤炭工程》期刊编辑部
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