基于粒子群優化PCA-LSSVM算法的高壓斷路器機械故障診斷研究

摘要：為了對高壓斷路器操作機構進行故障診斷,提出了基于粒子群優化的PCA-LSSVM算法模型(PCA-PSOLSSVM),該模型的輸入為高壓斷路器操作機構分合閘線圈電流曲線上的5組特征點,輸出為1—5的故障類別。對某臺高壓斷路器進行故障模擬,建立了PCA-PSO-LSSVM算法模型,對測試的斷路器操作機構進行故障分類。結果表明,基于粒子群優化的PCA-LSSVM算法能夠準確地對高壓斷路器操作機構進行故障分類。將PCA-PSO-LSSVM算法和多種基于SVM的故障診斷算法進行比較,比較結果表明:在綜合考慮了算法準確率和運算時間的基礎上,PCA-PSOLSSVM算法是幾種算法中最優的。