摘要：为了改进、优化支持向量机的核函数参数σ以及惩罚因子C，提出了基于粒子群与差分进化相结合的混合优化算法（PSODE），从而获得最优的故障诊断模型。通过引入四种基准测试函数：Sphere函数、Rosenbrock函数、Rastrigin函数、Griewank函数对PSO、DE、PSODE的性能进行测试，仿真结果表明PSODE是一种具有较强优化性能的算法。为了进一步验证该方法的有效性，通过对油中溶解的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的含量进行分析，可以较准确地识别低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电以及正常状态。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 电力工业
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关键词：支持向量机 粒子群差分进化
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