High-Voltage Circuit Breaker Fault Diagnosis Using a Hybrid Feature Transformation Approach Based on Random Forest and Stacked Autoencoder

In recent years, machine learning techniques have been applied to test the fault type in high-voltage circuit breakers (HVCBs). Most related research involves in improving the classification method for higher precision. Nevertheless, as an important part of the diagnosis, the feature information des...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on industrial electronics (1982) Jg. 66; H. 12; S. 9777 - 9788
Hauptverfasser: Ma, Suliang, Chen, Mingxuan, Wu, Jianwen, Wang, Yuhao, Jia, Bowen, Jiang, Yuan
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York IEEE 01.12.2019
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:0278-0046, 1557-9948
Online-Zugang:Volltext
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