基于Adaboost.MK和SM-SVDD的变压器故障诊断方法

发布时间：2018-07-04 15:16

  本文选题：故障诊断 + 电力变压器　； 参考：《电力科学与技术学报》2017年03期

【摘要】：为了解决变压器故障诊断过程中单分类器诊断精确度不足的问题,引入一种基于改进AdaBoost算法和二次映射支持向量描述的变压器故障诊断方法。该方法训练若干个多分类二次映射支持向量描述分类器,得到弱分类器,采用改进AdaBoost算法将这些弱分类器进行集成构成一个强分类器,并在迭代训练过程中通过改变训练样本的权重,使集成多分类模型聚焦于一些难以分类的样本,从而提高分类精度。实际案例分析表明所提方法能够提高变压器故障诊断精度
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient accuracy of single classifier in transformer fault diagnosis, a transformer fault diagnosis method based on improved AdaBoost algorithm and quadratic mapping support vector description is introduced. This method trains several multi-classification quadratic mapping support vector description classifiers and obtains weak classifiers. The improved AdaBoost algorithm is used to integrate these weak classifiers to form a strong classifier. By changing the weight of the training samples during the iterative training process, the integrated multi-classification model is focused on some samples which are difficult to classify, thus improving the classification accuracy. The actual case analysis shows that the proposed method can improve the accuracy of transformer fault diagnosis.
【作者单位】： 贵州电网有限责任公司电力科学研究院;武汉大学电气工程学院;
【基金】：南方电网公司重点科技项目(GZ2014-2-0049)
【分类号】：TM41

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本文编号：2096478