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摘要
为利用有限故障样本对高压断路器主要故障类型进行精准识别，文中提出了一种基于混合分类器的高压断路器故障诊断方法。首先采用改进F-Score特征选择算法进行特征选择，选择出合适的特征量子集作为构建混合分类器模型的输入参量。混合分类器分别由两个支持向量数据描述和混合粒子群算法优化的小波核函数孪生支持向量机共同组成去识别故障类型。两个并列的SVDD分别用来对正常或故障状态与已知故障或未知故障进行状态识别。HPSO-WTWSVM则用来准确识别已知故障类型。经高压断路器实例验证，表明所提新方法的分类精度优于其他传统方法。
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