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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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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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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
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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
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提出了一种基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。对支持向量机进行了非线性和多分类变换,构建了k-折平均分类准确率目标函数,建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型,结合交叉验证原理对变压器进行了故障诊断。故障诊断结果表明,所提方法的平均测试准确率优于标准支持向量机和粒子群优化算法优化支持向量机(准确率分别为77.08%、57.97%和61.96%),验证了所提模型的有效性。采用UCI基准数据集对所提模型进行分类测试,结果表明所提模型在解决分类问题上具有较好的泛化性。 相似文献
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为有效提高变压器故障诊断准确率,文中将粒子群优化算法与多分类相关向量机方法相结合,构建了一种基于粒子群优化多分类相关向量机的方法用以变压器故障诊断。该方法首先将油中溶解气体与4种特征气体比值相结合作为故障特征量,以进一步丰富故障信息。其次,利用粒子群优化算法并结合训练样本数据对多分类相关向量机的核参数进行优化,以获得能够最优的及能有效提高故障分类效率的参数。最后,将9种特征量作为特征输入,并利用已训练完毕的多分类相关向量机进行故障诊断。经实例分析表明,该方法使故障特征量与故障分类模型得到了有效补充、改进及完善,且其故障诊断效率更具优势。 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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自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。 相似文献