【摘 要】
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针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了支持向量机（SVMs）变压器故障诊断方法。该方法采用K均值聚类（KMC）对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,汉中市建筑勘察设计研究院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目：高大空间建筑工程安装维护设备技术与产业化开发（2008BAJ09B06）, 中国博士后基金：斜拉桥损伤识别和健康状态预测技术研究（20110491637）
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针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了支持向量机（SVMs）变压器故障诊断方法。该方法采用K均值聚类（KMC）对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到多分类支持向量机中进行训练,建立SVMs诊断模型,实现对故障样本的诊断分类。实例分析表明,KMC算法浓缩了故障信息,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题。该方法在有限样本情况下,能够达到较高的故障正判率,满足变压器故障自动诊断的目的。
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