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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

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黄友文