基于优化随机森林算法的高压断路器故障诊断

作者：宋玉琴; 王冰^*; 李超; 赵洋

来源：电子测量技术, 2018, 41(21): 95-98.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1801778

• 高压断路器
• 故障诊断
• 决策树
• C4.5
• 随机森林

针对高压断路器的故障特性,提出基于精确度加权随机森林的故障诊断算法,该方法利用高压断路器的分合闸电流信号数据集,通过Bootstrap采样方法建立决策树,并根据每棵决策树的分类能力设置其权重,建立精确度加权随机森林模型,最后用测试数据集进行检验,完成对高压断路器机械故障的诊断。诊断结果表明,与单棵决策树和基于C4.5的随机森林算法相比,该算法准确率更高,且不会出现过拟合问题,在解决高压断路器故障诊断方面有很好的应用前景。

• 单位
  西安工程大学