【摘 要】
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利用红外光谱法分析SF6气体及其衍生物是判断气体绝缘组合电器（GIS）运行状态和故障的一种重要手段。传统的诊断方法过程繁琐、效率低下,而且受主观因素的影响较大。本文指出可
【机 构】
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武汉大学系统集成与故障诊断实验室,广西电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50677047）, 湖北省自然科学基金项目（2010CDZ051）资助
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利用红外光谱法分析SF6气体及其衍生物是判断气体绝缘组合电器（GIS）运行状态和故障的一种重要手段。传统的诊断方法过程繁琐、效率低下,而且受主观因素的影响较大。本文指出可以采用机器学习的方法实现GIS设备的故障诊断,并提出了多尺度加权主成分分析的特征提取方法。多尺度加权主成分分析结合了主成分分析和多尺度分解的特点,保证了尺度特征信息的最大化,并且修正了特征向量在数据分类时的权重。通过对广西电力研究院提供的SF6及其衍生物的红外光谱进行分析,证明了多尺度加权主成分分析算法对训练样本的分类效果要比标准的主成分
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