基于量子遗传改进支持向量机理论的变压器故障诊断

提出了基于量子遗传改进支持向量机理论的变压器故障诊断方法.该算法首先利用粗糙集技术时变压器知识进行属性约简,通过属性表获得变压器故障的最简决策表以作为支持向量机的输入,并利用量子遗传算法获得支持向量机的最优参数设置.实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行.     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行离散化,采用粗糙集进行约简,并用约简集选择算法提取其重要特征子集,建立特征气体比值与故障类型的映射关系,采用粒子群算法对支持向量机核参数进行优化,达到了故障诊断的目的。仿真结果表明,该方法对变压器故障诊断具有较高的诊断率。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

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。     

基于模拟退火和支持向量机理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断问题,提出了基于模拟退火和支持向量机理论的变压器故障诊断方法,该算法采用模糊理论解决传统三比值法边界过于绝对的问题,并利用模拟退火优化算法获得支持向量机的最优参数设置。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足,提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机,用训练良好的支持向量机诊断110kV立星变电站变压器故障状况。结果证明,采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。     

邻域粗糙集与相关向量机相结合的变压器故障综合诊断模型

针对变压器相关向量机故障诊断模型中冗余信息影响泛化能力的问题,提出了邻域粗糙集与相关向量机相结合的变压器故障综合诊断模型。首先采用领域知识和快速约简算法进行属性约简;其次利用条件属性对决策属性的依赖性度量进行属性加权;然后将约简后和数值化后形成的特征向量集输入相关向量机进行训练;最后用测试集进行测试。实例显示所提方法的测试确诊率均高于单独相关向量机模型,说明邻域粗糙集提升了相关向量机的实用性和准确性。     

基于粗糙集与多类支持向量机的电力变压器故障诊断

针对传统变压器故障诊断过程中未能将部分反映变压器故障状态的信息有效利用,以致故障诊断信息不完备、诊断结果不准确的情况,将铁芯接地电流等信息与特征气体相结合,以完善故障特征信息。并在此基础上,构建了一种采用粗糙集的一对一多类支持向量机故障诊断新方法。首先利用一对一多类支持向量机实现故障类别区域的划分;然后根据粗糙集的上下近似这一核心思想对故障类别划分区域进行描述,得出故障分类的上下近似域及边界域的集合,并提取故障诊断分类规则;最后利用分类规则实现故障类别划分。该方法实现了故障信息的综合利用,并将粗糙集在不完备数据与复杂模式刻画方面所具备的优良表现,及一对一支持向量机在分类方面的良好泛化性能进行有效融合,从而有效提高故障分类精度。变压器故障实例分析表明,与传统诊断方法相比较,该方法具有更高的诊断正确率,且其可有效反映故障诊断中所出现的不完备信息。     

基于混合免疫算法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断正确率,提出一种免疫支持向量机混合智能诊断方法,首先将变压器故障分为放电性和过热性,然后用免疫聚类算法对所荻取的数据进行预选取,加快模型参数的确定速度,利用支持向量机识别类内变压器故障,利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量基的参数.经过大量实例分析,并将其结果与神经网络方法进行对比,表明该算法具有较高的诊断精度.     

基于IFOA-SVM 的变压器故障诊断与定位研究

为了充分发掘变压器油中溶解气体所蕴含的故障信息,实现变压器故障性质和故障位置的准确判断,利用 邻域粗糙集(NeighborhoodRoughSet,NRS) 和强化型果蝇算法(ImprovedFruitFlyOptimizationAlgorithm,IF- OA)优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)构建变压器故障诊断与定位多层分类模型.首先,利用邻 域粗糙集按照条件属性重要度对变压器故障样本特征值进行约简.其次,为了提升变压器故障诊断与定位模型的分类 精度,设计一种强化型果蝇算法对SVM 的核函数参数和惩罚因子选取进行优化.利用Tent-logistic混沌映射产生的 混沌序列生成果蝇种群的初始位置信息,减少随机过程带来的不可控性;利用动态自适应步长参数调节个体的搜索范 围,增强FOA的寻优效率.仿真分析结果表明,基于改进模型的方法不仅可以实现变压器故障位置的判定,而且能 提升变压器故障诊断的精度.     

基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断

为及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法（C-SVC：C-support vector classification）和交叉验证算法相结合的变压器故障诊断方法。该方法利用变压器在故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的体积分数数据建立训练集和测试集。在训练集中,该方法能自动优化出（寻找最佳）支持向量机的核函数的参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而诊断出变压器的故障类型。变压器故障诊断实例分析结果证明,该方法可行,有效,且具有较高的故障诊断准确率。     

基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断

提出应用粗糙集和支持向量机水电机组振动的故障诊断模型.运用粗糙集理论对水电机组振动信号的属性特征进行预处理,在约简去除其冗余属性后得到决策表,将决策表作为支持向量机的学习样本,通过训练,使构建的支持向量机多分类器能够反映属性特征和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的.测试结果表明,与常规方法相比,应用粗糙集和支持向量机相结合的方法进行故障诊断具有简单有效、诊断速度快和良好的鲁棒性等优点,是一种有效的诊断方法.     

基于粗糙集理论和支持向量机的变压器故障诊断

将粗糙集约简与支持向量机分类相结合,建立一个基于粗糙集和支持向量机的变压器故障诊断模型。该模型将油色谱数据诊断结果与电气试验数据相结合,通过粗糙集信息熵进行约简,建立了故障与信息的映射关系,再通过支持向量机分类器对其进行分类,使得变压器的故障分析到初步的部位。经实例分析和验证,该模型能对变压器进行初步定位,并有较高的正判率。     

差分进化算法在变压器故障诊断中应用

针对典型小样本数据的变压器故障诊断,文章提出了一种基于差分进化算法优化的支持向量机构建电力变压器故障诊断方法。该方法是采用差分进化算法来优化支持向量机核函数参数g和惩罚因子C,将优化过的支持向量机对小样本故障数据进行故障诊断。实验结果表明,该方法比网格搜索优化算法和粒子群优化算法具有更高的准确率,非常适合于电力变压器的故障诊断。     

基于NRS的GWO-SVM变压器故障诊断方法研究

针对油中溶解气体分析法(DGA)不能有效反映变压器的不同故障且诊断准确率低的问题,通过邻域粗糙集(NRS)对变压器故障数据比值进行约简,得出一组新比值作为诊断样本,进而利用灰狼算法(GWO)与支持向量机(SVM)结合的模型进行故障诊断.实验分析表明,利用NRS对变压器故障数据约简能够有效提高变压器故障准确率,同时验证了...     

基于粗糙集理论和支持向量机的变压器故障诊断

将粗糙集约简与支持向量机分类相结合,建立一个基于粗糙集和支持向量机的变压器故障诊断模型.该模型将油色谱数据诊断结果与电气试验数据相结合,通过粗糙集信息熵进行约简,建立了故障与信息的映射关系,再通过支持向量机分类器对其进行分类,使得变压器的故障分析到初步的部位.经实例分析和验证,该模型能对变压器进行初步定位,并有较高的正判率.     

模糊支持向量机在变压器故障诊断中的应用

为了解决在变压器故障诊断时复杂难辨的问题,提出了利用模糊支持向量机构建变压器故障诊断模型的方法。该方法是在支持向量机(SVM)的基础上引入模糊度隶属函数,从而有效消除噪声和野点对诊断结果的影响。通过模糊C均值算法(FCM)求取模糊支持向量机的隶属度,对所得样本进行预处理,然后利用交叉验证和网格搜索相结合的方法对支持向量机进行参数寻优。实验表明,该方法比改良IEC比值法和传统支持向量机法具有更高的准确率,更适用于变压器故障诊断。     

基于DGA的粗糙集与决策信息融合变压器故障诊断

针对变压器故障特征信息不确定性、冗余性及传统故障诊断手段的单一性问题,本文构建了一种粗糙集与多决策信息融合的变压器故障诊断模型。该方法首先考虑将16种特征气体比值作为故障特征参量,并利用离散化规则与粗糙集知识约简对其进行知识提取,以有效降低特征信息冗余度。其次,将降维后属性集作为BP神经网络、支持向量机以及贝叶斯网络3种单一诊断方法的特征输入,进行故障类型初步判定。最后,利用DS信息融合规则对3种初步判定结果进行决策融合,以获得更为高效的故障判断结论。实例分析表明,该方法有效削弱了冗余特征信息对诊断结果的影响,能够合理解决证据融合冲突,并切实提高了故障识别准确率,其性能明显优于单一诊断方法。     

自适应分级多分类支持向量机在变压器故障诊断中的应用

以变压器油中溶解气体和变压器故障之间的关系为基础,提出了一种自适应分级多分类支持向量机变压器故障诊断方法。此方法基于模式识别特征提取的思想,采用不同的输入向量,对变压器有无故障和故障类型判别时,采取分级决策结构。采用自适应优化算法对多分类支持向量机进行优化,通过诊断效果和不同类型故障识别率的比较,得出变压器油中溶解气体的组分含量比值更能反映变压器故障类型,最终测试效果比较和支持向量机参数分析,可以看出该方法具有较高的准确率和良好的泛化能力。     

基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断

针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。