%0 Journal Article
%T 基于主成分分析和多分类相关向量机的GIS局部放电模式识别
%A 律方成
%A 金虎
%A 王子建
%A 张波
%J 电工技术学报
%P 225-231
%D 2015
%X GIS局部放电模式识别是其状态评估的重要部分,搭建了252kVGIS局部放电超高频检测仿真实验平台,模拟了4种典型的GIS局部放电模型,并通过试验建立了相应的超高频信号图谱数据库,然后根据信号特点提取了26个原始特征量;采用主成分分析法对特征空间进行降维处理,最终得到10个新的特征量,将原始特征量和降维后的特征量分别输入到多分类相关向量机（M-RVM）中进行分析,结果表明,以降维后的特征量作为输入量,其识别率要高于降维前的;并且采用BN、SVM和M-RVM三种分类器进行对比分析,结果表明,无论是采用原始特征参量还是降维后的参量作为输入量,M-RVM方法的识别率都是最高,其中降维后的识别率大于85%。
%K 气体绝缘组合电器
%K 局部放电
%K 主成分分析
%K 多分类相关向量机
%K 模式识别
%U http://www.ces-transaction.com/CN/abstract/abstract2827.shtml