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谭贵生

作品数:6 被引量:57H指数:3
供职机构:云南大学旅游文化学院更多>>
发文基金:云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程文化科学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电气工程
  • 2篇文化科学

主题

  • 4篇变压
  • 4篇变压器
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 3篇故障诊断
  • 3篇变压器故障
  • 3篇变压器故障诊...
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇参数优化
  • 1篇电力
  • 1篇电力变压器
  • 1篇独立院校
  • 1篇优化支持向量...
  • 1篇院校
  • 1篇支持向量机参...
  • 1篇实验教学

机构

  • 6篇云南大学
  • 4篇云南电网有限...
  • 1篇东北电力大学
  • 1篇武汉大学
  • 1篇阜阳师范大学

作者

  • 6篇谭贵生
  • 3篇石宜金
  • 1篇曹生现
  • 1篇冯微玮
  • 1篇王勇刚
  • 1篇赵波
  • 1篇刘丹丹

传媒

  • 1篇牡丹江师范学...
  • 1篇数字技术与应...
  • 1篇陕西电力
  • 1篇电力系统保护...
  • 1篇昆明理工大学...
  • 1篇高教学刊

年份

  • 3篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于ESP8226的物联网实验箱设计被引量:2
2020年
采用ESP8226芯片设计一款物联网简易实验箱,并将实验箱应用到本科的物联网和电子专业实践教学中,让学生能够学习到电路设计、硬件驱动编程和上层APP编程,熟悉物联网系统开发.学生可以在这个物联网开发板上设计创新实验,制作物联网作品.
石宜金谭贵生王勇刚
关键词:实验箱物联网
基于优化支持向量机参数的变压器故障诊断
2016年
电力变压器是电力系统输变电的枢纽设备,为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力。首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够正确的分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的。
谭贵生刘丹丹李留文
关键词:变压器故障诊断粒子群优化支持向量机参数优化
基于关联规则与变权重系数的变压器状态综合评估方法被引量:35
2020年
为了提高变压器诊断的准确性和适应设备检修的发展趋势,克服传统智能算法的局限性,提出一种基于关联规则和变权重系数的变压器状态综合评估的方法。根据试验和监测数据建立评估体系,通过9种综合故障和24种单项故障状态量,利用关联规则分别计算置信度和变权重系数,结合变压器的运行状态与检修对照关系,诊断变压器的整体指标。实验结果表明该方法准确率达到91%,能够准确评估电力变压器的健康状态。该方法可为运维人员做设备检修提供科学指导方案,也为其他高压设备的状态评估提供参考和借鉴。
谭贵生曹生现赵波魏宏建刘丹丹
关键词:电力变压器关联规则故障诊断
独立院校“口袋实验室”建设与教学改革被引量:3
2020年
针对应用型独立院校的特点和电子信息工程的现状,需要提高学生的实验能力和创新能力。目前,实验课程存在实验课时不足,训练强度不够等问题,提出一种基于“口袋实验室”的教学模式。文章包括实验室的建设和管理;教学培养方案;以驱动项目的教学改革和全方位鼓励学生参加竞赛活动。实践证明教学改革能提高学生的综合运用能力、实践能力和创新能力;该模式为其他高校相关专业的改革,提供借鉴价值和参考意义。
谭贵生石宜金冯微玮张桂莲张滢
关键词:实验教学改革独立院校
基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断被引量:4
2015年
由于电力变压器故障诊断中数据信息不完备,存在一定的误差,不能完全正确分析、诊断故障。当变压器溶解气体分析复杂时,粗糙集诊断准确度降低,而支持向量机只适合小样本集。为此,提出了粗糙集与支持向量机相结合的变压器诊断方法,首先利用粗糙集对特征变量进行约简,去除冗余变量得到特征信息,应用支持向量机把该特征信息进行正确的分类,从而达到故障诊断的目的。与常规方法比较,该方法简单有效,诊断速度快,诊断正确率高。
李留文刘丹丹谭贵生
关键词:变压器故障诊断粗糙集支持向量机
基于混沌粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断被引量:15
2019年
为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数优化,提高算法的鲁棒性.首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够准确地分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的.实验结果与常规方法比较,该方法能简单有效,诊断速度快,诊断正确率高.
谭贵生石宜金刘丹丹李留文
关键词:变压器粒子群优化支持向量机参数优化
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