【摘 要】
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电气故障诊断具有重要的实际应用价值，针对电气故障诊断中的支持向量机（SVM）参数选择问题，提出了人工蜂群优化SVM的电气故障诊断模型。首先采用小波分析去除信号中的噪声，并提取特
【机 构】
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国网浙江省电力公司宁波供电公司,浙江大学宁波理工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31302231);浙江省教育厅科研项目(Y201226043);宁波市自然科学基金资助项目(2012A610110)~~
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电气故障诊断具有重要的实际应用价值，针对电气故障诊断中的支持向量机（SVM）参数选择问题，提出了人工蜂群优化SVM的电气故障诊断模型。首先采用小波分析去除信号中的噪声，并提取特征，然后采用人工蜂群优化算法确定SVM的最优参数，建立电气故障诊断模型，最后通过与其他电气故障诊断模型进行对比实验。结果表明，WA-ABC-SVM可以描述电气设备状态与特征间的变化关系，提高了电气故障的诊断正确率，诊断结果要高于对比模型。
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