【摘 要】
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支持向量机SVm（Support Vector Machines）理论在变压器故障诊断中得到了越来越多的应用，但在参数的优化选择方面还存在理论支持问题。为及时监测矿用变压器潜伏性故障和提高故障
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支持向量机SVm（Support Vector Machines）理论在变压器故障诊断中得到了越来越多的应用，但在参数的优化选择方面还存在理论支持问题。为及时监测矿用变压器潜伏性故障和提高故障诊断效率，根据支持向量机原理，采用变压器故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的浓度数据，提出了支持向量机的参数C和参数g的交叉验证算法，寻找最佳的参数c和参数g，利用优化后的参数对训练集进行训练，最终得到最佳的支持向量机模型，并对测试集进行分类，从而诊断出矿用变压器的故障类型。实例研究结果表明，该方法可行，故障诊
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