组合核相关向量机在变压器故障诊断中的应用

摘要

文章对组合核学习和组合核核参数优化进行了研究，提出了基于K折交叉验证和遗传算法相结合的核函数参数优化方法，对MKL-RVM进行了优化。在此基础上，尝试将MKL-RVM应用于油浸式电力变压器故障诊断，以融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息，从而提高诊断正确率。该方法同样可以输出变压器为各种状态的概率，为变压器的检修提供更多的可用信息。