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。     

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

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。     

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

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.     

基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法

电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平，为实现故障的准确分类，文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量，提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g，用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合，将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型，与其他诊断方法进行对比；其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律；最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法，通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析，验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明：相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合，改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外，惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律，凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。     

基于模糊支持向量机的输电线路故障模糊分类方法及其降维显示

针对已有输电线路故障分类方法在样本中存在噪声时准确率有所降低情况,研究了基于Hilbert-Huang变换和模糊支持向量机(fuzzy support vector machines,FSVM)的输电线故障模糊分类方法,以提高输电线路故障分类的准确率.采用HHT变换获得故障时刻,提取故障后A、B、C三相及零序电流的特征能量函数值,组成FSVM的4维输入向量.利用网格优化方法对FSVM二分类器的惩罚参数C、核函数宽度σ进行优化.构造了FSVM的高维空间带状分段隶属度函数,求取样本的模糊决策函数值.构造多FSVM分类器.将故障时刻后特征向量送入多FSVM分类器,得到样本的故障分类初始标签.构造支持向量回归机(support vector regression,SVR),优化获得测试样本的最终故障隶属度,再对FSVM的分类标签进行修正.研究采用主成分分析法对样本高保真的降维处理方法、在3维坐标系中显示降维后3维向量及其故障模糊分类结果.为了测试算法,做了784组仿真实验,实验结果表明:FSVM+SVR的输电线路模糊故障分类方法不受故障点、故障类型、过渡电阻影响,故障识别率达到99.4％.在训练集1/5故障数据中加入5 dB Gauss白噪声,故障识别率仍保持不变.研究表明基于模糊支持向量机的分类方法适用于线路故障分类.     

基于DS证据理论的SVM分类模糊域数据修正

在介绍支持向量机(SVM)和DS证据理论的基础上,提出了一种利用DS证据理论对SVM分类模糊域数据进行分类修正的方法。该方法首先利用SVM对测试样本进行分类,对SVM分类输出模糊域的样本使用隶属度函数将SVM的输出距离转换成样本对各状态的隶属度;其次利用DS证据理论融合其他传感器信息,对各状态下的隶属度进行适度修正,从而实现该区域数据的重新合理排布;最后将该方法应用于高压断路器故障诊断,以验证其诊断性能。大量的实验结果表明,该方法可以利用断路器操作线圈电流数据,合理修正振动数据分类结果,实现断路器机械故障的准确检测。     

采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法

为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。首先对采集的信号进行时-频域联合特征提取并采用新的模糊隶属度函数确定训练样本的隶属度,消除噪声和野点对故障诊断的影响;然后将训练集输入模糊支持向量机分类方法训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的模糊支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于CTSV滤波电路进行故障诊断仿真实验,结果显示该方法不仅能正确分类单故障而且能有效分类多故障,平均故障诊断率达到98.2%,为模拟电路故障诊断开辟新的途径。     

基于SVM与合分闸线圈电流参数的高压断路器机械故障诊断

高压断路器故障的早期诊断是有效提高电力系统运行可靠性的重要手段,笔者提出应用高性能的支持向量机(SVM)进行高压断路器的机械故障诊断.支持向量机核函数参数的选择直接影响分类结果的好坏,该诊断方法采用群智能算法PSO确定支持向量机中核函数的最优参数以提升分类器性能,将从高压断路器的机械参数信号中提取的动作特性特征量作为支...     

基于QPSO优化模糊—SVM的电站锅炉燃煤结渣特性预测

选取电站锅炉结渣的7个影响因素作为燃煤结渣特性的判断指标。将5种模糊隶属度函数与支持向量机结合,构成模糊—支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,并采用量子粒子群算法分别优化隶属度函数的参数,以实际电站锅炉结渣数据作为训练样本对优化后的模型进行训练,并对给定的10组测试样本进行预测。实验结果表明,量子粒子群算法优化后的模型预测准确率显著提高。将5个优化后的模糊—SVM模型组成专家诊断系统,采取投票机制确定燃煤结渣程度,此方法的预测准确度更高,可信度更好。     

基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断

为提高支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。改进果蝇优化算法(SHFOA)在FOA算法中增加了"学习历史"的策略,增强了果蝇种群的多样性和算法跳出局部最优的能力,可以获得更优的SVM参数,有效地提升了SVM的分类性能。Sallen-Key低通滤波器电路故障诊断和工程应用验证了SHFOA算法提升了SVM的识别效果,获得了更高的故障诊断精度,相比于其他一些方法更有优势。     

基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究

提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断。该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用 于变压器典型故障数据少的特点。文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较。为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善。计算结果表明,该模型具有很好的分类效果。     

基于细菌觅食算法优化的电力变压器故障诊断技术

针对支持向量机(SVM)分类性能受参数影响,且最优参数难以获取这一问题,提出一种基于细菌觅食算法(BFA)的电力变压器故障诊断模型的参数寻优方法。该方法以电力变压器油中特征气体含量作为状态评价样本,通过BFA寻找全局最优SVM参数解,构建k-折平均分类准确率目标函数,建立变压器故障诊断模型。仿真结果表明,BFA对SVM最优参数的选取较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)更迅速,且优化后的SVM电力变压器故障诊断模型具有更高的精确度;利用BFA优化方法建立的SVM电力变压器状态诊断模型,对IEC三比值法中无法判断的数据也可进行精确诊断。最后,通过实例分析,验证了方法的有效性。     

基于模糊理论与支持向量机的变压器故障诊断方法

针对变压器结构的复杂性和故障机理的多样性,提出一种基于模糊理论和支持向量机的变压器故障诊断方法.该方法首先采用模糊理论对故障样本数据进行预处理,提取故障特征,再用支持向量机方法进行故障分类,通过采用一对多(1-a-r)的方法实现多目标分类,得出诊断结果.针对支持向量机参数不易确定的问题,采用多层动态自适应算法与k-折交叉验证方法结合对参数进行优化分析.故障诊断实例测试结果显示,该方法不仅克服了传统比值法中编码缺失、编码边界过于绝对的问题,诊断结果具有更高的准确率,而且也具有较好的适用性.     

基于混合蜂群算法特征参数同步优化支持向量机的水电机组轴心轨迹识别方法研究

在水电机组轴心轨迹识别研究中,为解决传统支持向量机方法中特征参数无法自适应选择而导致分类性能不高、计算时间过长等问题,提出混合人工蜜蜂群算法特征参数同步优化支持向量机（HABC-SVM）的轴心轨迹识别方法。将人工蜜蜂群算法引入到支持向量机识别优化模型的求解中,对人工蜜蜂群从搜索策略、蜜源编码、更新策略等方面进行了改进。通过仿真试验获取水电机组的四类典型轴心轨迹样本,对轴心轨迹中提取的19种特征参数和支持向量机参数进行了同步优化,将改进HABC算法与PSO-SVM算法和GA-SVM算法进行了对比。研究结果表     

基于多尺度模糊熵和STOA-SVM的风机轴承故障诊断

针对风机轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)特征提取,并结合乌燕鸥优化算法(STOA)优化支持向量机(SVM)的风机轴承故障诊断方法。首先采集原始振动信号并计算其多层次模糊熵,其次构造故障特征向量集合作为SVM的输入,最后采用STOA优化SVM对轴承故障进行分类诊断。通过凯斯西储大学轴承振动数据进行仿真,结果显示轴承故障诊断准确率达到了99.3〖WTB4〗%〖WTBZ〗,证明了所提方法具有较高的准确度和有效性。     

基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程优化控制

为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束多目标骨干粒子群优化算法对溶解氧和硝态氮浓度的设定值进行动态寻优,并利用模糊隶属函数法设计智能决策系统用于从Pareto最优解集中确定最优设定值;最后,利用模糊逻辑控制器实现底层跟踪控制。基于国际基准平台BSM1实验结果表明,建立的数据驱动模型能够有效辨识污水处理过程;同时,所提的多目标优化控制方法在保证出水水质参数达标前提下,能够有效地降低污水处理过程的能耗。     

基于混合采样与 IHBA-SVM 的变压器故障辨识方法

针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法( IHBA)优化支持向量机 (SVM)的变压器故障诊断方法。 首先采用 K 近邻去噪、K 均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合 采样处理,以缓解诊断结果向多数类的偏移;然后使用 Tent 映射、轮盘赌随机搜索机制和最优个体扰动策略对传统蜜獾算法 (HBA)进行改进,并使用 IHBA 优化 SVM 参数,以进一步提升变压器故障辨识能力;最后对所提方法进行算例仿真,结果显示, 相较于传统的变压器故障辨识方法,采用 K 近邻去噪、K-means、SMOTE 混合采样与 IHBA-SVM 相结合的故障诊断模型获得了 最高的宏 F1 和微 F1 值,分别达到 0. 877 和 0. 886,表明提出模型不仅具有更高的整体分类能力,且更能兼顾对少数类故障的 辨识。     

基于改进粒子群优化算法的负荷分配方法研究

针对多目标粒子群优化算法求解负荷优化分配问题时所出现的最优解分布不均,局部最优等问题,引入了精英交叉算子并基于拥挤度对非劣解集进行排序,给出了精确计及网损时的机组出力等式不等式约束处理方法。最后在有无网损两种情况下针对3机组系统进行负荷优化分配。仿真结果表明改进后的粒子群优化算法寻优能力得到提升,同样利用模糊隶属度函数筛选Pareto解集得到的结果明显优于常规粒子群优化算法,有效降低了发电成本及污染物排放,且求解结果严格满足约束条件。