基于KPCA和CPSO的故障检测方法

摘要：

提出一种基于核主元分析(KPCA)和混沌粒子优化群(CPSO)算法的非线性故障检测方法.通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间来计算主元,构造平方预测误差统计量检测故障是否发生.为避免粒子群算法的早熟现象,利用混沌优化的搜索特性,将CPSO算法应用到KPCA核参数的优化中.变压器故障检测结果表明,与基于PCA、KPCA和PSO-KPCA的故障检测方法相比,该方法的检测正确率较高.

关键词：核主元分析、粒子群优化算法、混沌优化、故障检测、溶解气体分析

所属期刊栏目：38

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2013-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：244-246,250