基于多分类支持向量机的逆变器卡件故障诊断模型研究

作者：吴超; 袁方^*; 柴玮; 丁李; 郭江

来源：武汉大学学报(工学版), 2018, 51(09): 842-846.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2018-09-015

• 逆变器
• 故障诊断
• 多分类
• 双支持向量机

为提高逆变器故障诊断准确率,提出一种基于偏二叉树双子支持向量机(partial binary tree algorithm and twin support vector machines,TWSVM)故障诊断模型.将双子支持向量机引入诊断模型,利用偏二叉树多分类方法构造多个2分类器,实现逆变器诊断的多类分类.通过实例验证,提出的故障诊断模型提高了故障诊断精度和泛化能力,时间消耗短,对于逆变器的故障预测和实时诊断具有实际参考意义.

• 单位
  水力机械过渡过程教育部重点实验室; 中广核核电运营有限公司; 武汉大学