1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 1.课题研究意义和背景 随着我国现代工业的迅速发展，各工业部门对供电安全性的要求越来越高，电网运营企业也不断对电力设备的安全状况的监测进行改善。

随着国家对电力系统的重视程度不断加大和科技的推动作用越来越明显，电力部门逐步应用电力在线监测设备，积极开展状态维修工作，电力设备的维修方式也正在由传统的计划检修和故障检修方式向状态维修方式过渡[1]。

电力系统中最为核心重要的电气设备就是变压器，它的运行状态直接关联着电力系统的安全与稳定。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.研究问题 课题主要任务：采用决策导向无环图法对svm进行扩展，探讨合理的决策结构，用于提高基于svm变压器故障诊断的准确性。

图1.ddag四分类决策流程 决策导向无环图 (decision directed acyclic graph, ddag)能解决样本不对称、无盲区并优化了训练和决策时间的多分类扩展策略. 对于k类问题, 该方法共有 k(k#8722;1)/2 个结点分布于 k层结构 中, 其顶层只含1个结点, 称之为根结点, 第 2 层含有 2 个结点, 依次, 第 i层含有i个结点. 这些结点中, 第i层的第j个结点指向第 i 1 层中的第j个和j 1个结点. 采用ddag法对一组4类数据进行决策的流程可由图1表示。

2.研究步骤 2.1. 了解svm基本算法 2.2．了解图论和决策树 2.3. 掌握决策导向无环图法 2.4. 掌握matlab编程技巧 2.5．故障样本数据提取 2.6. dag-svm多类分类算法 2.7. 确定分类器和参数 2.8. 参数寻优 2.9. 采用matlab将所提算法进行实验验证，并对诊断性能进行评估。