检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:于飞[1] 李升娟[2] 吕冬梅[2] 刘喜梅[2]
机构地区:[1]北京理工大学二系,北京100081 [2]青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛266042
出 处:《仪器仪表学报》2006年第z2期1734-1736,共3页Chinese Journal of Scientific Instrument
基 金:青岛市科技发展计划课题资助项目(05-1-jc-88)
摘 要:高压直流输电(HVDC)是一种新型输电技术,为更有效地诊断HVDC系统故障,本文首先对系统几种常见故障进行仿真研究,在此基础上提出将支持向量机(SVM)用于系统故障分类,并对不同参数下的SVM模型性能进行比较。研究结果表明SVM用于HVDC系统故障诊断是合理、有效的。As a novel power transmission technology, high voltage direct current (HVDC) has some particular advantages. In order to diagnose HVDC system faults more effectively, support vector Machine (SVM) method is presented for the faults diagnosis of the HVDC system. First, several common faults of the system are simulated by using matlab. Then, SVM is applied to classify faults. Furthermore, performance of SVM models are compared with different parameters. Research results show that using SVM in HVDC faults diagnosis is valid and effective.
分 类 号:TH7-55[机械工程—仪器科学与技术]
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