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提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度。邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果。 相似文献
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自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法.对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度.邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果. 相似文献
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《高电压技术》2018,(11)
为了提高变压器的故障诊断精度,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)的变压器故障诊断方法。该方法针对变压器故障诊断过程中的多分类问题,通过计算类间相异度矩阵自下而上构建哈夫曼树,结合LS-TSVM建立了多类分类故障诊断模型,然后采用蝙蝠算法对模型中LS-TSVM分类器的参数进行优化。利用该方法对变压器进行故障诊断,实例仿真结果表明:与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)方法相比,所提方法不仅训练时间显著缩短,而且故障诊断精度更高,对于高温过热、低能放电故障的诊断精度均明显高于PSO-SVM方法。仿真结果说明所提方法在变压器故障诊断中具有较高的优越性。 相似文献
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混沌支持向量机在变压器局部放电检测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了混沌支持向量机(CSVMs)变压器局部放电检测方法。该方法采用K均值聚类(KMC)对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到混沌优化多分类支持向量机中进行训练,建立CSVMs诊断模型,实现对故障样本的诊断分类。实例分析表明,KMC算法浓缩了故障信息,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题;混沌优化较好地提高了模型的推广能力。该方法在有限样本情况下,能够达到较高的故障正判率,满足变压器故障自动诊断的目的。 相似文献
5.
变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。 相似文献
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提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法。为了提高故障诊断的精确度,利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化,改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。试验结果证明:该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络,更适合在变压器故障诊断中应用。 相似文献
9.
基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法.为了提高故障诊断的精确度,利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化,改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.试验结果证明:该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络,更适合在变压器故障诊断中应用. 相似文献