基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断

发布时间：2021-10-11 06:40

　　矿用变压器主要用于含有易燃气体和煤尘的矿井中,为采煤机、运输车及照明系统提供电源。针对目前矿用变压器故障诊断准确率不高的情况,提出了一种基于改进布谷鸟算法和支持向量机（SVM）的矿用变压器故障诊断方法。首先引入改进的布谷鸟算法对支持向量机参数进行寻优,获得具有最佳参数的支持向量机模型,然后利用支持向量机对变压器故障进行分类来实现变压器故障的诊断,最后,通过算例仿真对所提算法和检测方法进行了验证,Matlab仿真结果表明:利用改进布谷鸟算法和诊断模型得到的矿用变压器故障诊断准确率要高于传统的矿用变压器故障诊断方法。 

【文章来源】：煤炭工程. 2019,51(11)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 布谷鸟算法的改进
2 支持向量机分类理论
3 算法对支持向量机参数的寻优过程
4 矿用变压器故障诊断仿真与分析
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于布谷鸟算法和BP神经网络的矿用变压器故障诊断[J]. 陈尔奎,韩清春,周栾.  煤炭技术. 2018(06)
[2]基于精简集支持向量机的变压器故障检测方法[J]. 陶新民,李震,刘福荣,张越.  高电压技术. 2016(10)
[3]基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断[J]. 薛浩然,张珂珩,李斌,彭晨辉.  电力系统保护与控制. 2015(08)
[4]基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断[J]. 公茂法,张言攀,柳岩妮,王志文,刘丽娟.  电力系统保护与控制. 2015(03)
[5]基于特征子集区分度与支持向量机的特征选择算法[J]. 谢娟英,谢维信.  计算机学报. 2014(08)
[6]基于BP神经网络的变压器故障诊断模型[J]. 禹建丽,卞帅.  系统仿真学报. 2014(06)
[7]基于IEC三比值法与融合权重法的变压器可拓关联故障诊断[J]. 赵旭彤,沈倩,许家响,杨超,刘琳.  电网与清洁能源. 2013(08)
[8]改进证据理论与神经网络集成的变压器故障诊断[J]. 程加堂,艾莉,段志梅.  电力系统保护与控制. 2013(14)
[9]基于多分类相关向量机的变压器故障诊断新方法[J]. 尹金良,朱永利,俞国勤.  电力系统保护与控制. 2013(05)

硕士论文
[1]布谷鸟算法的改进及其应用研究[D]. 黄继达.华中科技大学 2014



本文编号：3429989