【摘 要】
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为了提高基于油中溶解气体分析（dissolved gas analysis,DGA）的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,宜春学院物理科学与工程技术学院,中国瑞林工程技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61134006）
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为了提高基于油中溶解气体分析（dissolved gas analysis,DGA）的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机（multiple-kernel support vector machine,MKSVM）鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类
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