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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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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. 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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基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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
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段中兴周孟宋婕菲温倩李伟哲 《高压电器》2023,(1):126-133
为提高变压器故障诊断的准确性,提出了一种改进混合蛙跳算法优化支持向量机模型参数的变压器故障诊断方法。该方法首先采用均匀随机化与反近似对立相结合的方法对混合蛙跳算法的种群初始化进行改进,提高初始解的质量;其次引入差分变异算子,并将余弦适应性骨架差分进化算法内嵌入混合蛙跳算法的局部搜索算法中,同时利用Levy变异算子代替随机更新操作,提高了局部搜索算法的精度,加快了收敛速度;最后利用改进后的混合蛙跳算法对支持向量机模型参数进行优化,建立故障诊断模型。经典测试函数的仿真结果和实例验证结果表明,文中提出的改进混合蛙跳算法的性能有大幅度提高,优化后的支持向量机故障诊断模型相比于SFLA、AS-SFLA、ODSFLA算法优化结果具有更高的诊断准确率,更快的迭代速度,可对变压器故障进行有效诊断。 相似文献
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基于遗传支持向量机和灰色人工免疫算法的电力变压器故障诊断 总被引:15,自引:0,他引:15
针对电力变压器单一故障和多故障诊断问题,模拟生物免疫系统,提出一种两级分类器级联的诊断算法。采用遗传算法优化支持向量机核函数参数的电力变压器故障和正常状态初分类器,和以灰关联度度量抗体与抗原之间亲和力的灰色人工免疫算法,设计了动态疫苗机制的高频变异操作。根据不同的故障类型,训练生成最佳记忆抗体集。采用5近邻综合决策法,根据最佳记忆抗体集诊断电力变压器故障类型。实验表明,遗传支持向量机和动态疫苗机制的灰色人工免疫算法相结合的电力变压器故障诊断算法,对电力变压器单一故障和多故障都能够有效地分类,提高了电力变压器故障诊断的准确率和速度。 相似文献
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In this paper, an artificial immune system approach to the detection and diagnosis of faults in the stator and rotor circuits of an induction machine is presented. The proposed technique requires the measurement of two stator currents to compute their αβ representation before and after a fault condition. It is verified that for different faults, different patterns are generated by the vector αβ representation, helping to construct a characteristic image of the operating condition of the induction machine.A pattern recognition algorithm inspired by how the immune system operates throughout the body is proposed to identify and classify the fault condition. According to the proposed methodology, there is no need to know the details of machine operation in a certain regime and all phenomena and effects resulting from the machine operating in this regime are taken into account. Several experimental results obtained on 2.2 kW and 3.2 kW three-phase induction machines are presented and discussed to validate the methodology, verifying its good performance in preventive fault detection. 相似文献
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基于人工免疫系统的电路小样本故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规电路故障诊断方法存在的故障样本需求大的问题,基于免疫系统的阴性选择机理,提出了建立人工免疫系统实现电路小样本故障诊断的新方法。该方法仅需电路正常模式测试数据加一组故障模式测试数据为样本,生成随机检测器,再运用变异实值否定选择算法优化随机检测器,结合基于故障样本生成故障类型检测器构成人工免疫系统的故障检测器,并采用二次匹配方法完成电路的故障诊断。对ITC’97的CTSV滤波器电路的故障诊断表明,该方法可应用于小故障样本场合下的电路故障诊断,具有较高的实际应用前景。 相似文献
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Artificial Immune Network Classification Algorithm for Fault Diagnosis of Power Transformer 总被引:2,自引:0,他引:2
Xiong Hao Sun Cai-xin 《Power Delivery, IEEE Transactions on》2007,22(2):930-935
Dissolved gas analysis is an effective method for the early detection of incipient fault in power transformers. To improve the capability of interpreting the result of dissolved gas analysis, an artificial immune network classification algorithm (AINC), inspired by the natural immune system that is able to respond to an almost unlimited multitude of foreign pathogens, is proposed in this paper. The immune network system describes the complex interaction of antibodies and antigens in virtue of some immune mechanisms, such as immune learning, immune memory, etc. AINC mimics these adaptive learning and defense mechanisms to respond to fault samples of power transformers. Consequently, AINC can find a limited number of antibodies representing all fault samples distributing structures and features, which helps to realize dynamic classification. This proposed AINC algorithm has been tested by many real fault samples, and its results are compared with those of IEC ratio codes and artificial neural networks, which indicates that the proposed approach has remarkable diagnosis accuracy, and with it multiple incipient faults can be classified effectively 相似文献
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为有效解决主动配电网的故障定位问题,提出了一种基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位新方法。首先,提出适用于主动配电网的整数规划故障模型,根据馈线终端单元上传的电流越限信息,将复杂的配电网架构等效为由整数表述的故障向量。其次,为解决不同规模的主动配电网故障定位问题,构建新的适应度函数,并利用改进人工鱼群算法根据等效后的故障向量进行迭代寻优定位故障。该方法主要根据配电网中故障电流的方向来定位故障位置,而不需要考虑DG出力的不确定性。最后,通过Matlab仿真验证所提方法,结果表明该算法准确率高、迭代速度快、对畸变信息具有高容错能力。 相似文献
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基于全速电流测试的模拟电路故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了全速电流测试技术在模拟电路故障诊断中的应用,对待测电路施加一测试序列,使电路交替工作于静置状态和全功能状态以实现全速电流测试,并以电源端在一时间段内的平均电流为故障特征,建立人工免疫系统进行电路诊断。IT^C'97国际标准电路CTSV滤波电路的故障诊断实验表明,该全速电流测试方法能实现模拟电路的高故障覆盖率的故障检测与定位。 相似文献