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针对支持向量机中参数设置对支持向量机分类精确度影响较大及传统支持向量机不能直接用于多分类问题的状况,提出了一种基于免疫优化多分类支持向量机的变压器故障诊断新方法,该方法利用免疫算法优化支持向量机分类参数。以一类分类算法为基础建立多分类算法模型,在高维特征空间求出超球体中心,然后计算样本与中心最小距离,以此判定该点所属故障类型。该算法充分发挥了支持向量机高泛化能力的优势,大大减少了对支持向量机参数选择的盲目性。仿真计算结果表明,在有限样本情况下,该方法能够达到较高的变压器故障诊断率,从而证实了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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《高电压技术》2017,(11)
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。 相似文献
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为了解决支持向量机(SVM)必须采用标识样本进行训练和支持向量选择困难两个弊端,提出了一种基于模糊C均值(FCM)和支持向量机的半监督支持向量机分类算法(S3VM).为了验证模型的有效性,将该算法应用于供电企业安全性评价.与BP神经网络的分类结果比较表明,该模型在样本较少的条件下,具有较高的分类正确率和很好的推广能力. 相似文献
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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. 相似文献
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《高电压技术》2016,(9)
针对电力变压器故障诊断问题实际特点和支持向量机方法的条件限制,提出一种基于改进多分类算法和相关向量机的智能故障诊断方法。该方法综合标准一对一和一对余多分类算法的结构特点,改进现有一对一算法的最大投票策略,提出一种全新的两层最大投票策略,并在此基础上将k类多分类问题转化为k(k-1)/2个三分类子问题,最终设计出一种一对一对余的改进多分类算法;同时在三分类子问题上,采用综合性能较支持向量机更为优异的相关向量机作为二类分类器,并基于一对一算法完成三分类,进而实现k类多分类。电力变压器故障诊断实例结果和理论分析表明,该智能故障诊断方法具有以下明显优势:可有效提升诊断正确率5%以上,可剔除绝大部分无效投票从而优化投票结果,可显著增强样本诊断可信度水平,可提高识别未知故障类型精度20%以上,并具有诊断多重故障类型性能。 相似文献
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针对变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法。该算法利用粗糙集技术对变压器知识进行属性约简,并通过属性表获得故障最简决策表作为支持向量机的输入,与此同时,利用粒子群优化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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术 总被引:9,自引:1,他引:8
提出一种利用小波包分析获取电力电子电路故障特征和基于支持向量机状态分类的电力电子电路故障诊断方法。首先讨论小波包故障信号特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的多值分类算法,重点研究一种改进的支持向量机的"一对多"故障分类算法,实现对十二脉波可控整流电路中晶闸管断路故障的诊断。实验结果分析表明,该方法能准确对电力电子电路进行诊断和故障元定位、诊断精度高,该方法在解决电力电子电路故障诊断问题上有着很好的实用价值和应用前景。 相似文献
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实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果。针对此,提出了代价敏感相关向量机(CS-RVM)。CS-RVM以误分代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测新样本类别。在用典型算例验证了CS-RVM具有代价敏感性的基础上,尝试将其应用于变压器故障诊断。基于溶解气体分析(DGA)数据的变压器故障诊断实例分析表明,CS-RVM全局诊断正确率略高于BP神经网络和支持向量机,略低于多分类相关向量机(M-RVM),但CS-RVM趋于提高误诊代价高的故障类型的诊断正确率,具有代价敏感性;CS-RVM的诊断速度足以满足变压器故障诊断的工程要求。 相似文献
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《中国电机工程学报》2016,(22)
针对功率变换器开关管的故障诊断和定位问题,提出了一种基于遗传算法优化的M-ary支持向量机故障分类方法。该方法以类内类间距离为判据,通过遗传算法来确定与故障本身有关的较优故障编码,然后建立优化后的M-ary支持向量机模型来对功率变换器进行故障诊断和定位。仿真和物理实验结果表明,基于遗传算法优化后的M-ary支持向量机与标准M-ary支持向量机相比,具有更高的诊断精度;与常用的一对一支持向量机和一对多支持向量机相比,需要的子分类器数目少,诊断速度快。 相似文献
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变压器故障诊断本质为多分类问题,具有故障样本数据少,故障不确定因素多的特点。现有变压器故障诊断方法中,贝叶斯网络(BN)需要大量样本数据且计算量大,支持向量机(SVM)存在规则化系数确定困难的局限。针对此现状,提出基于多分类相关向量机(M-RVM)的变压器故障诊断新方法。该方法以变压器溶解气体含量比值作为M-RVM模型的输入,采用快速type-II 最大似然(Fast Type-II ML)和最大期望估计(EM)的方法进行模型推断,诊断输出为各故障类别的概率,以概率最大的故障类别作为诊断结果。实例分析表明该方法诊断速度较快,能满足工程需要,同基于BN和SVM的变压器故障诊断方法相比,具有较高的诊断正确率。 相似文献
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变压器故障诊断本质为多分类问题,具有故障样本数据少,故障不确定因素多的特点。现有变压器故障诊断方法中,贝叶斯网络(BN)需要大量样本数据且计算量大,支持向量机(SVM)存在规则化系数确定困难的局限。针对此现状,提出基于多分类相关向量机(M-RVM)的变压器故障诊断新方法。该方法以变压器溶解气体含量比值作为M-RVM模型的输入,采用快速type-Ⅱ最大似然(Fast Type-ⅡML)和最大期望估计(EM)的方法进行模型推断,诊断输出为各故障类别的概率,以概率最大的故障类别作为诊断结果。实例分析表明该方法诊断速度较快,能满足工程需要,同基于BN和SVM的变压器故障诊断方法相比,具有较高的诊断正确率。 相似文献
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