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基于RNS和SVM的断路器故障诊断研究
针对高压断路器故障样本难以获取等问题，在研究了其机械特性的基础上，本文提出了一种基于实数阴性选择法(RNS)和支持向量机(SVM)的两级分类器诊断方法。建立分类器的数学模型。通过实数阴性选择算法产生检测器，进行第一次分类，对不属于检测器的数据导入二次分类器，进行二级分类。实验表明，基于实数阴性算法和支持向量机算法相结合的断路器故障诊断算法，对断路器的多种故障都能够有效地分类，提高了断路器故障诊断的准确率和速度。
针对高压断路器故障样本难以获取等问题，在研究了其机械特性的基础上，本文提出了一种基于实数阴性选择法(RNS)和支持向量机(SVM)的两级分类器诊断方法。建立分类器的数学模型。通过实数阴性选择算法产生检测器，进行第一次分类，对不属于检测器的数据导入二次分类器，进行二级分类。实验表明，基于实数阴性算法和支持向量机算法相结合的断路器故障诊断算法，对断路器的多种故障都能够有效地分类，提高了断路器故障诊断的准确率和速度。
