%0 Journal Article
%T 基于多分类支持向量机的逆变器卡件故障诊断模型研究 Research on transformer fault diagnosis model based on CRO-BP neural network
%A 吴超
%A 袁方
%A 柴玮
%A 丁李
%A 郭江
%J 武汉大学学报(工学版)
%D 2018
%X 为提高逆变器故障诊断准确率,提出一种基于偏二叉树双子支持向量机(partial binary tree algorithm and twin support vector machines,TWSVM)故障诊断模型.将双子支持向量机引入诊断模型,利用偏二叉树多分类方法构造多个2分类器,实现逆变器诊断的多类分类.通过实例验证,提出的故障诊断模型提高了故障诊断精度和泛化能力,时间消耗短,对于逆变器的故障预测和实时诊断具有实际参考意义
%K 逆变器
%K 故障诊断
%K 多分类
%K 双支持向量机
%U http://wsdd.cbpt.cnki.net/WKC/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=9c280d5d-360c-4d1d-8941-166f34161549