%0 Journal Article
%T 粒子群优化-最小二乘支持向量机算法在高压断路器机械故障诊断中的应用
%A 贾嵘
%A 洪刚
%A 薛建辉
%A 崔建武
%J 电网技术
%P 197-200
%D 2010
%X 高压断路器机械故障诊断中难以获得大量故障数据样本，从而在一定程度上制约了基于知识的方法在实际故障诊断中的应用。针对这一问题，利用支持向量机(SVM)在小样本情况下具有较强分类能力的特点，提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的高压断路器机械故障诊断方法。最小二乘支持向量机中参数选择非常重要，它决定着故障诊断的精确度，为了提高断路器故障诊断的精度和效率，本文利用粒子群算法(PSO)来对最小二乘支持向量机的进行参数优化。试验结果证明PSO-LSSVM不仅能够取得良好的分类效果，而且诊断速度与精度高于传统SVM，更适合在断路器机械故障诊断中应用。
%U http://www.dwjs.com.cn/CN/abstract/abstract23118.shtml