刘秀峰
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
- 供职机构：西华大学电气信息学院更多>>
- 发文基金：西华大学研究生创新基金教育部重点实验室基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术水利工程更多>>
- GM(1,1)优化模型在变压器油中溶解气体浓度预测的应用研究
- 电力变压器是电力网络中的枢纽设备，它的可靠运作是电网安全和正常运行的保证，一旦出现突发性故障，将导致局部电网甚至整个互联大电网运行的瘫痪。因此，积极开展电力变压器的故障预测工作显得尤为重要。通过建立高精度的预测模型对变压...
- 刘秀峰
- 关键词：变压器油气体浓度
- 文献传递
- 基于函数cos（x^α）变换的灰色模型及其在变压器油中气体浓度预测的应用被引量：7
- 2013年
- 基于函数变换理论,采用函数cos(xα)(α≥1)变换建立了灰色预测模型,并从理论上证明该变换可以有效地提高离散数据序列的光滑度,且其光滑度比单纯的对数函数、三角函数、幂函数变换法更优。将建立的灰色预测模型用于变压器油中溶解气体浓度预测,其实例结果分析表明,该方法有效可行且预测精度较高。
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- 关键词：函数变换光滑度变压器
- 基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断被引量：3
- 2013年
- 针对目前广泛应用于变压器故障诊断的四种分类器在模式识别中存在的不足,基于Stacking元学习策略的组合方式,构建了一种分类器组合模型。通过试验证明,该组合分类器优于单个分类器精度。
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- 关键词：BP神经网络STACKING
- 基于Choquet模糊积分的水电机组振动故障诊断被引量：5
- 2013年
- 为提高水电机组故障诊断的准确性,提出了基于Choquet模糊积分融合的多分类器组合故障诊断方法,对朴素贝叶斯分类器进行了基于属性相似度的加权改进,得到基于属性相似度的加权朴素贝叶斯分类器(Attribute Similarity Weighted Naive Bayes Classifier,简称SWNBC),并应用基于Mahalanobis距离的分类器(Mahalanobis Distance Classifier,简称MDC)与BP神经网络(BP neural network)组合成为SWNBC+MDC+BP的多分类器组合模型,以小波包提取的相关频带能量作为输入特征向量,应用组合模型对水电机组故障进行诊断,采用模糊积分法来决定最终的故障类型。实验结果表明该模型相对于单一的分类器,能有效提高识别故障的精度。
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- 关键词：水电机组故障诊断模糊积分
