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苏雁军
作品数:
2
被引量:2
H指数:1
供职机构:
暨南大学珠海学院
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发文基金:
铁道部科技研究开发计划
国家自然科学基金
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相关领域:
电气工程
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合作作者
方科
暨南大学电气自动化研究所
张浩
暨南大学珠海学院
黄焯麒
暨南大学珠海学院
黄友文
暨南大学电气自动化研究所
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PSO
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SVM
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ATT702...
机构
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苏雁军
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微计算机信息
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计算机辅助工...
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1篇
2011
1篇
2010
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基于PSO和SVM的牵引变压器绝缘故障诊断
被引量:1
2010年
为提高牵引变压器绝缘故障诊断的正确性,在分析其负荷特征和特征气体产生机理的基础上,针对其故障特点提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的牵引变压器绝缘故障诊断方法.根据罗杰斯比值法将变压器状态分为12种故障模式;用PSO算法优化SVM参数,充分发挥SVM具有较高泛化能力的优势.试验表明该方法能快速、准确地找到相应的优化参数,有效进行牵引变压器绝缘的故障诊断.
方科
苏雁军
黄友文
关键词:
牵引变压器
特征气体
粒子群优化
基于ATT7022A的三相多参数智能电能监测仪
被引量:1
2011年
本文介绍的是针对目前工业、生活等各种用电场合的实际情况,所研制的一款三相多参数智能电能监测仪。方案基于高精度三相电能专用计量芯片ATT7022A和ATmega128单片机,并具体论述了硬件设计、软件结构以及参数校正的方法。经实际测试,该监测仪具有测量精度高、实时性强、人机界面友好和通讯功能强大等特点。
苏雁军
方科
张浩
黄焯麒
关键词:
三相电量
ATT7022A
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