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结合支持向量机（SVM）和D-S证据理论,搭建了扩展Park变换模型以及失电残压模型,从多元信息融合的角度进行定子匝间短路故障诊断。仿真证明,该方法可以有效提高故障诊断的精确度,从而减少误诊。
基于支持向量机和D-S证据理论的双馈风机定子匝间短路故障诊断
【摘 要】
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结合支持向量机（SVM）和D-S证据理论,搭建了扩展Park变换模型以及失电残压模型,从多元信息融合的角度进行定子匝间短路故障诊断。仿真证明,该方法可以有效提高故障诊断的精确度,
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院
【出 处】
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电机与控制应用
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目（E2014502015）
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