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。     

基于粒子群算法优化支持向量机的变压器绕组变形分类方法

变压器是电网最为核心的设备,绕组变形是变压器主要的故障类型之一,频率响应分析法(frequency response analysis, FRA)是目前广泛应用的绕组变形检测方法。为提高绕组变形分类诊断的性能,文中提出基于粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)的变压器绕组变形分类方法,采用数学统计方法提取频率响应曲线的特征参量,并输入到支持向量机模型进行训练,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数,使其能够有效区分不同的绕组故障类型。为证明文中方法在变压器绕组故障诊断方面的有效性,在一台特制模型变压器上进行了一系列故障模拟实验。数据处理结果表明,训练后的支持向量模型表现出了极高的性能,并且,相比传统的网格搜索参数优化算法,粒子群算法优化的支持向量机可以显著提高变压器绕组变形故障的分类性能。     

基于组合核相关向量机和量子粒子群优化算法的变压器故障诊断方法

为了提高变压器故障诊断精确度,提出量子粒子群算法(QPSO)优化相关向量机(RVM)的变压器故障诊断方法。采用4个二分类RVM来实现变压器故障诊断的多分类问题。相关向量机的组合核函数可融合变压器运行状态的多种特征信息,为非线性、有限样本数据的变压器故障诊断建模问题提供有效的方法。利用量子粒子群算法对RVM诊断模型参数快速寻优,并结合CV原理设置适应度函数可有效提高诊断模型的泛化能力。实例分析表明,该耦合算法诊断正确率为91.1%,优于三比值法、BPNN、PSO-SVM方法,可有效提高变压器故障诊断精度。     

一种优化特征选择-快速相关向量机变压器故障诊断方法

为了快速准确地诊断变压器故障,提出一种基于量子粒子群优化的快速相关向量机(quantum particle swarm optimized fast relevance vector machine,QPSO-FRVM)变压器故障诊断模型。首先建立了快速相关向量机多层次分类模型,在此基础上提出劣化度故障特征提取方法;其次分析了影响相关向量机分类性能的2个因素,借助量子粒子群算法确定每一层的核函数参数以及故障特征提取方法。最后利用训练好的 QPSO-FRVM 模型进行变压器的故障诊断,并与IEC三比值法、SVM模型进行对此。仿真结果表明,FRVM 缩短了训练时间,具有比RVM更高的诊断效率;同时在小样本情况下,对核参数和特征提取方法均进行优化选择的QPSO-FRVM模型,具有比IEC三比值法和SVM模型更高的诊断准确率,为实现变压器快速准确的故障诊断提供一种新的参考。     

基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断

传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度。实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度。     

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DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型

针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,本文从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的变压器故障诊断模型进行故障诊断。将SVM的c和s与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组最优DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明：与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。     

基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断

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。     

基于多尺度排列熵和改进多分类相关向量机的 滚动轴承故障诊断方法

针对传统的时域、频域和时频域参数提取方法,难以从滚动轴承振动信号中提取出丰富的故障特征问题,提出通过多尺度排列熵提取故障特征,并结合改进的多分类相关向量机进行故障诊断的方法。由于多分类相关向量机的核函数参数不具有自适应选择的能力对故障诊断精度有较大影响,通过一种新智能优化算法-蝗虫优化算法改进多分类相关向量机,实现多分类相关向量机的自适应优化故障诊断。采用美国西储大学的试验数据验证表明,提出的优化故障诊断模型能够实现滚动轴承不同类型的故障诊断和不同故障程度的辨识,与粒子群优化多分类相关向量机的故障诊断模型相比,提出的故障诊断模型准确率达到了100%。     

基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法

为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。     

基于粗糙集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。     

一种用于电力变压器故障识别的理论方法研究

支持向量机方法基于小样本的统计学习理论,其本质上是个优化和分类问题。设计了一种使用遗传算法优化多分类支持向量机参数,并将参数优化后的多分类支持向量机用于电力变压器故障识别的方法。该方法对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理,提取出故障识别所需要的n+1个特征量,然后利用数值预处理后得到的数据样本对多分类支持向量机进行训练和识别,通过输出结果判断变压器所处的状态,以达到设备状态监测的目的。     

用LS-SVMs分析油浸式变压器故障

鉴于支持向量机法可较好地解决小样本、非线性、高阶动态系统的检测、分类、诊断等领域的一类实际问题,为改进变压器的故障诊断方法,采用分层决策最小二乘支持向量机作为油浸式变压器故障分类器,利用多层动态自适应优化算法优化了径向基核函数δ,惩罚参数c。采用最少特征量—4种气体作为故障识别的依据,用4级支持向量机进行训练和诊断,以此判断油浸式变压器运行所处的状态。最小二乘多级支持向量机分类器克服了神经网络存在大量的学习样本又易陷入局部极小值等缺点,具有所用特征量少,训练时间短,诊断准确率高等优点。     

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。     

核主成分分析和粒子群优化算法在牵引电机故障诊断中的应用研究

提出了一种采用核主成分分析和粒子群优化支持向量机的电力机车笼型异步牵引电机故障诊断方法。先利用核主成分分析对故障数据进行特征提取,以获得的故障特征子集作为支持向量机故障分类器的训练样本,然后设计和构建了支持向量机多故障诊断系统,其中,支持向量机的参数通过粒子群优化算法进行了优化,最后实现对笼型异步牵引电机的故障诊断。该方法既发挥了核主成分分析的特征提取能力,又充分利用了支持向量机良好的分类性能和泛化推广能力以及因其算法简单而满足的在线故障诊断的实时性要求。实验结果分析表明,该方法能够有效地应用于电力机车笼型异步牵引电机的故障诊断。     

基于参数优化的电力变压器故障诊断模型

针对当前电力变压器故障诊断效率低、误差大的难题,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。首先提取电力变压器故障的特征,将其作为最小二乘支持向量机输入,电力变压器故障类型作为输出,然后采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后进行了电力变压器故障诊断的仿真对比测试。测试结果表明,本文模型可以准确辨识各种类型的电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度,而且电力变压器故障诊断整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。     

基于SVM和Kriging模型的变压器故障诊断方法

为了保证变压器供电的可靠性,结合油中溶解气体分析法(DGA),提出了基于支持向量机(SVM)和Kriging模型的双级分类算法,实现变压器的潜伏性故障的预测。首先,以SVM作为初级分类器,将待测DGA数据分类为正常、放电故障或过热故障三种状态;其次,以Kriging模型作为次级分类器,对待测数据进行二次分类,完成精确诊断。为提高算法精度,应用改进的粒子群优化算法分别对SVM的核函数参数、惩罚系数以及Kriging模型的相关参数进行优化。所提方法集成了粒子群优化算法的快速寻优能力,SVM的分类能力与Kriging模型高精度拟合等优点,因此有效地提高了诊断精度。最后通过变压器故障诊断实例验证了文中方法的有效性。     

基于 HHO参数优化的SVM 变压器故障诊断方法研究∗

为了提高变电信息系统中变压器故障诊断的准确率,针对变压器故障样本较少,采用类内类间距离的可分性测度和相关性分析法确定关键特征向量,将特征向量作为支持向量机的输入样本,建立 SVM 故障分类模型.分析了哈里斯鹰优化算法 (HHO)和粒子群算法 (PSO)的优缺点,提出了基于哈里斯鹰优化算法 HHO 优化支持向量机 SVM 模型的参数.最后,通过真实变压器故障数据进行实验仿真,结果表明所提出的变电站故障诊断方法能够有效识别故障类型,具有较高的准确率和收敛速度.     

基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用

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。     

基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用

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.