摘要：针对变压器故障诊断中支持向量机（SVM）的核参数选择和特征值权重问题,对多分类多核参数SVM算法做了改进。该方法研究了核参数对多分类SVM分类器分类性能的影响,采用多核参数表示输入特征分量的权重,通过最优化分类间隔来获得核参数的最优值,使SVM的分类性能达到最优。实验表明此算法拥有最优的分类性能,可以提高变压器诊断的精度和效率,拥有良好的应用前景。

关键词：多分类 多核参数 变压器 故障诊断 

单位：南京理工大学自动化院 南京210094 南京供电公司 南京210000