基于KPCA-FDA方法的电能质量故障诊断和扰动分类

针对电能质量指标分类问题,提出了结合核主成分分析法和费舍尔判别分析的电能质量高精度分类识别方法。利用核主成分分析法对电能指标进行特征提取,深入挖掘指标的高维信息,再根据费舍尔判别分析对提取的主成分进行高精度预分类,经过训练数组和测试数组对训练结果的调整,最后确定六类电能质量扰动的中心特征向量,对检测的电能质量数据进行分类。根据实验结果,KPCA-FDA方法对电能质量的六种扰动诊断、分类效果均优于PCA、KPCA方法。