獨立分量分析和流形學習在VSC-HVDC係統故障診斷中的運用(pdf 6頁)

獨立分量分析和流形學習在VSC-HVDC係統故障診斷中的運用內容提要：
提出一種基於獨立分量分析( ICA ) 和局部線性嵌入流形學習算法( LLE) 的新型高壓直流輸
電( VSC-HV DC) 係統故障診斷方法. 由於隨機噪聲的幹擾, 單個傳感器測得的係統故障信號無法
直接用於故障檢測, 故使用快速ICA 對多通道傳感器測得的直流電壓和電流信號進行盲源分離處
理以恢複去噪的係統故障源信號; 然後利用LLE 挖掘潛藏於恢複信號中的子流形, 提取故障敏感
特征; 最後將LLE 提取的故障特征量作為支持向量機( SVM) 的輸入, 建立係統故障診斷模型. 通
過對係統交流相對相故障、交流相對地故障以及複合故障等仿真信號進行分析, 表明所提出的
ICA-LLE 方法能夠有效地提取故障關鍵特征, 並在3 維空間將故障特征隔離, 從而得到滿意的
SVM 故障識別效果, 且SVM 分類精度比隻使用LLE 提高了近20%.
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