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对于饱和铁芯型超导限流器，指出短路故障电流需要快速识别，设计和制造了三相小样机和相应的基于labview和NI板卡的实时检测控制系统．提取了短路故障电流的2个重要特征：电流实时幅值，电流变化率，根据特征，分别采用神经网络感知机模式分类，线性核的支持向量机和径向基函数核的支持向量机，离线在matlab环境下训练，找出最优分类面．对几种方法进行比较实验，实验数据验证表明了RBF核支持向量机具有最好的识别效果．但是该方法难以在FPGA中实现，而线性核支持向量机是综合识别效果和可实现性2个指标的最佳选择．