适用于风电变流器故障诊断的改进型Adaboost-SVM模型生成方法

摘要

本发明涉及一种适用于风电变流器故障诊断的改进型Adaboost‑SVM模型生成方法，给出每个训练样本的权重，并根据前一轮的分类错误率更新每个样本的权值。在算法训练过程中，增加误分类样本的权重，减小正确分类样本的权重。通过多次迭代，结合多个加权弱分类器最终得到强分类器。设计的改进Adaboost‑SVM模型，能在一定程度上解决不同样本带来性能退化的问题，并且提升了分类器的泛化能力，在变流器的故障诊断中的应用有很好的效果。