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摘要
振动分析法是一种变压器机械故障的非电量诊断方法，该方法通过分析变压器油箱表面的振动特征，可以诊断变压器内部的绕组变形或铁心松动等故障。SVM是一种新型的机器学习方法，能够在小样本的情况下训练得到泛化能力强的分类模型。文中基于振动信号和SVM算法构建了一种变压器智能诊断模型，通过对试点变压器的上百组振动信号数据进行采集和频谱特征提取，在此基础上构建了SVM训练数据集，训练了单值υ-SVM故障诊断模型并取得了较好的效果，从而验证了该模型的有效性，可为相关研究者提供一定参考。
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单位华中科技大学; 中国电力科学研究院有限公司; 电子工程学院
