基于鲁棒能量模型LS-TSVM和DGA的变压器故障诊断

发布时间：2019-01-14 07:48

【摘要】：鲁棒能量模型最小二乘双支持向量机作为最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)的改进算法,训练速度快、鲁棒性好且泛化能力强。将其引入到变压器故障诊断中,并提出一种鸡群算法优化鲁棒能量模型LS-TSVM的变压器故障诊断模型。在该模型中,结合二叉树和鲁棒能量模型LS-TSVM构造多类分类器用于变压器故障类型识别,并采用搜索性能较强的鸡群算法对鲁棒能量模型LS-TSVM的参数进行优化,以使模型的诊断性能达到最佳。基于DGA的变压器故障诊断实例表明,该方法故障诊断模型精度高,诊断效果优于PSO-SVM模型。
[Abstract]:As an improved algorithm of least squares double support vector machine (LS-TSVM), robust energy model least squares double support vector machine (LS-DSVM) has the advantages of fast training speed, good robustness and strong generalization ability. It is introduced into transformer fault diagnosis, and a chicken swarm algorithm is proposed to optimize the transformer fault diagnosis model based on robust energy model (LS-TSVM). In this model, binomial tree and robust energy model (LS-TSVM) are combined to construct multi-class classifier for transformer fault type identification, and the parameters of robust energy model (LS-TSVM) are optimized by searching chicken swarm algorithm. In order to achieve the best diagnostic performance of the model. The example of transformer fault diagnosis based on DGA shows that the accuracy of the model is high and the diagnosis effect is better than that of PSO-SVM model.
【作者单位】： 武汉大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51477121)~~
【分类号】：TM41

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本文编号：2408480