共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分簇和匹配的方式筛选出不稳定的少数类样本用以改进中心点合成少数类过采样技术(center point synthetic minority oversampling technique, CP-SMOTE)算法,并对少数类样本进行扩增,解决了变压器故障数据分布不均衡的问题。其次,通过加入随机逆向学习和自适应惯性权重技术对猎食者优化算法进行改进,并用改进后的算法对DBN的内部参数进行优化调整,提高了模型精度。最后,将不同数据预处理情况下以及不同数据规模下的变压器故障模型进行仿真对比。结果表明,经过数据预处理和模型优化后的变压器故障识别准确率能够提高到98%,有效地解决了故障数据不平衡导致的分类精度低的问题。 相似文献
2.
针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题,提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换,降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法,通过HSV分量的欧氏距离准则,对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上,通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别,区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异,确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明,采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测,全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%,平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性,能够适应复杂背景下火灾区域识别工作,相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。 相似文献
3.
《高压电器》2016,(5)
鉴于IEC三比值法在变压器故障诊断中,存在编码缺失和编码边界过于绝对等缺陷,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和模糊C-均值聚类算法(FCM)的变压器故障诊断方法,建立了GRNN-FCM联合变压器故障诊断模型。选取变压器油中5种特征气体体积分数及其三比值编码作为输入特征向量,利用GRNN模型对样本故障进行初步判断(正常、过热、放电、放电兼过热),再采用模糊C-均值聚类算法对样本故障作进一步判断,最终得到具体的故障类型。将该模型与其他几种故障诊断方法进行对比分析,仿真实验结果表明,GRNN-FCM联合变压器故障诊断模型输出值与实际值具有较好一致性且准确度更高,验证了该模型的可行性及实用性。 相似文献
4.
为有效利用变压器历史正常数据识别变压器是否异常,文章提出了基于改进K-means聚类的变压器异常状态识别模型。针对变压器绝大部分运行数据为正常数据,且正常数据逐渐按一定的趋势变化以及异常状态数据变化急剧等特点,基于历史正常数据与K-means算法建立变压器异常状态识别模型。根据对正常数据聚类的结果确定用于识别新数据的各个阈值,通过计算新数据到各聚类中心的距离并与各阈值对比确认变压器是否异常。同时针对传统K-means算法的缺点,对K-means算法进行基于密度与距离选择K值与初始聚类中心的改进,使K-means算法有稳定的K值与聚类中心,聚类过程更加快速、稳定、有效,从而使识别模型计算得到的阈值更可靠。实例分析表明,模型能有效对变压器的异常状态进行快速、准确的识别,为变压器状态评估提供一种新思路。 相似文献
5.
针对微分进化DE(differential evolution)算法存在的过早出现收敛而易陷入局部最优值的不足,提出了改进DE算法与模糊聚类相结合的广义神经网络的变压器故障诊断新方法.该方法根据变压器油中的5种特征气体含量,利用自适应调整策略改进微分进化参数而进行优化模糊聚类目标函数,同时广义神经神经网络又可以发挥其训练速度快和逼近效果好等方面的优势,得出故障类型.从仿真实验结果来看,将该混合算法进行变压器故障诊断其准确率和收敛速度快都有了很好的改善,相比改进DE神经网络和FCM神经网络其逼近效果也是最好的,有利于更好的诊断故障,并通过样本验证结果进行比较.该模型简单易于实现,具有很强的实用性和泛化性. 相似文献
6.
为精确诊断电力变压器内部潜在绝缘故障类型,通过对变压器内部油过热和油纸绝缘中局部放电等8种潜在绝缘故障发生时所产生的气体成分分析,提出了一种以人工免疫网络与粒子群算法改进径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的变压器故障诊断算法。重点介绍了基于RBF神经网络的变压器故障诊断模型的构成原理、基于人工免疫网络算法的故障模型隐层中心确定方法以及基于粒子群算法的网络模型权重寻优方法,并进行了仿真实验。实验结果表明:该算法能有效地识别其绝缘故障类型,且识别精度可达90%以上。 相似文献
7.
针对直流配电网存在的故障信号难以提取、不易对各类故障进行诊断等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)模糊熵与Gath-Geva(GG)聚类的故障检测方法。首先,提取出暂态电流,采用VMD算法将故障暂态电流分解成若干个固有模态分量(IMF)。然后,分别计算分解得到的若干个IMF的模糊熵,将其作为特征向量。最后,采用GG聚类算法对故障特征的特征向量进行聚类识别。GG聚类的主要算法为将聚类样本划分为c类,设出隶属度矩阵,通过设定迭代来计算聚类中心与最大似然估计距离,更新隶属度矩阵,当隶属度矩阵满足条件矩阵时终止迭代,从而实现对单极故障、极间故障以及区外交流侧接地故障的聚类识别。仿真结果表明,所提保护方案可靠性强、准确率高,在不同故障类型、故障位置和过渡电阻等工况下均能可靠检测直流线路故障并准确识别故障类型,且具备一定的抗干扰能力。 相似文献
8.
电力设备在运行维护中积累了大量包含重要实体信息的故障文本,然而文本实体边界模糊、术语较多等特点导致传统实体识别方法训练效率低下,效果难以提升。为此,该文提出一种新的实体识别方法 I-BRC(integrated algorithm of BERT based BiRNN with CRF)。该方法采用字嵌入模型将文本逐字转化为字向量序列以避免分词处理带来的误差累积;利用循环神经网络与概率图模型对文本的序列特征信息进行抽取;集成多个单一类型实体识别器分别独立学习不同类型实体的特征并采用并行预训练机制提升算法训练效率;最后利用多类型识别器对识别结果进行整合。此外,通过调整单一类型实体识别器可以灵活机动地应对不同电力设备的实体识别任务,避免重复训练,节省计算资源。实验表明,所提出的I-BRC仅需3次迭代就可收敛,训练效率大幅度提升;且该模型的F1值、精确率、召回率分别达到了88.0%、86.8%与89.2%,相比传统模型性能提升了7.5%~29.3%,验证了所提模型的有效性与可行性。 相似文献
9.
10.
为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。 相似文献
11.
12.
13.
有效地诊断托辊故障,对提高选煤工作效率和工厂智能化水平具有重要的作用。针对工业现场环境复杂,噪音类型多且杂的特点,首先提出利用差分法来消除托辊音频序列数据时间趋势影响的有效方法,在此基础上提取托辊音频序列特征,分别利用K-Means和谱聚类算法进行聚类分析以及故障识别,并从噪音音频序列数据中挖掘有用的信息。然后为了评价聚类模型的优劣,创新提出将同一音频序列分割得到子音频序列的相同聚类标签的平均比率,以此作为聚类优劣的评判标准。实验结果表明,谱聚类算法的效果优于K-Means,动态选取谱聚类的参数值能够提高局部诊断准确率,且具有较强的鲁棒性,能够实现对生产范围内多种类型噪音音频信号进行有效聚类识别。智能化托辊故障诊断系统的应用提高了选煤工作效率,减少了非计划停机次数,产生了较好的经济效益。 相似文献
14.
15.
探讨改进射频识别(RDID)技术对变电站巡检效果的优化分析.将传统变电站巡检信息进行K-Means聚类,确定数据的聚类中心,设置射频识别信息指标的权重和阈值,实现变电站运行巡检的无源无线通信,准确获得设备就位情况和缺陷信息.MATLAB仿真试验显示,改进射频识别RDID技术可以对变电站实现0.1、0.01、0.001精度的巡检,并在200次的迭代测试中,获得比传统变电站巡检方式更加稳定的结果,且巡检分析时间更短. 相似文献
16.
为实现振动响应法在线诊断变压器绕组及铁心故障,提出一种基于改进凝聚层次聚类算法的变压器故障诊断方法。首先,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对变压器振动信号进行特征值提取,得到变压器振动信号的特征向量。然后,应用凝聚层次聚类算法对测试变压器振动信号的特征向量进行层次分类,分类得到变压器正常、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁心故障4种状态。同时,为克服凝聚层次聚类算法计算量大的缺点,对该算法进行了改进,从而提高了变压器状态分类的速度。最终,经实例测试,结果证明该改进方法能有效快速地识别出变压器所处的状态,实现变压器绕组及铁芯的在线监测与故障诊断。 相似文献
17.
变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究 总被引:35,自引:11,他引:35
基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。 相似文献
18.
为更加准确有效地检测变压器的绕组机械状态,提出了优化K-Means聚类算法对变压器突发短路下的振动信号进行分析。首先提取了振动信号的特征向量分布,然后引入数据密度的概念,对现有的K-Means算法进行优化,使得初始聚类簇中心的选取更加合理。进而基于优化K-Means算法得到了振动信号特征向量的簇中心,根据簇中心向量的模值和角度对变压器绕组状态进行检测。对某110 kV变压器突发短路试验时的振动信号计算结果表明,所提出的优化K-Means算法有效提高了计算结果的准确性,振动信号特征向量的簇中心位置变化可以清晰地反映出变压器绕组状态改变的演变过程,从而可为变压器状态检修策略的提出提供依据。 相似文献
19.
20.
在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。 相似文献