基于模糊环境AMPSO-SVM氧化锌避雷器故障诊断研究

发布时间：2018-03-22 20:43

  本文选题：氧化锌避雷器　切入点：故障诊断　出处：《电瓷避雷器》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：阐述了氧化锌避雷器在线监测系统中故障诊断的常规方法与不足,对此提出一种基于模糊环境AMPSO-SVM的氧化锌避雷器故障诊断方法。首先将影响避雷器泄露电流的周围环境部分模糊化,以此作为支持向量机(SVM)的训练样本,在此基础上通过运用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对支持向量机中的惩罚因子C和核函数参数g寻优,以得到最佳的诊断模型。并将所得模型和BP神经网络的故障诊断模型相比较,MATLAB仿真结果表明基于模糊环境AMPSO-SVM的诊断方法有更高的正确率和泛化能力,能够较准确的判断复杂环境下氧化锌避雷器的运行状况。
[Abstract]:The conventional methods and shortcomings of fault diagnosis in on-line monitoring system of zinc oxide arrester are described. In this paper, a fault diagnosis method of zinc oxide arrester based on fuzzy environment AMPSO-SVM is proposed. Firstly, the surrounding environment which affects the leakage current of lightning arrester is partially fuzzy, which is used as the training sample of support vector machine (SVM). On this basis, the penalty factor C and kernel function parameter g in support vector machine are optimized by using adaptive mutation particle swarm optimization (AMPSO). In order to obtain the best diagnosis model, and compared with the BP neural network fault diagnosis model, the simulation results of MATLAB show that the diagnosis method based on fuzzy environment AMPSO-SVM has higher accuracy and generalization ability. It can accurately judge the operation condition of zinc oxide arrester in complex environment.
【作者单位】： 四川理工学院自动化与电子信息学院;
【基金】：四川理工学院研究生创新基金资助项目(编号:2016033)
【分类号】：TM862

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本文编号：1650305