主成分分析下电力变压器故障的自动化检修技术研究

本文研究了基于主成分分析的电力变压器故障自动化检修技术。主要分析电力变压器内部故障引发的振动信号特征,提出了利用交叉小波变换提取振动特征的方法。介绍了主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)在降维和特征提取中的应用后,通过降维后特征数据的SoftMax回归分类器模型,实现了变压器故障类型的自动分类和诊断。并通过实验验证了本文方法在不同类型变压器故障中的高效性和准确性,为电力变压器的维护和检修提供了重要参考。