基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断

发布时间：2018-05-10 10:20

  本文选题：相关向量机 + 变压器　； 参考：《高压电器》2017年02期

【摘要】：传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度。实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度。
[Abstract]:Because of the inherent defects of the traditional intelligent algorithm, the fault diagnosis result of transformer is not satisfactory. Therefore, aiming at the problem that the selection of kernel function parameters in correlation vector machine affects the classification effect, the feasibility of using particle swarm optimization algorithm to optimize correlation vector machine is fully analyzed. The correlation vector machine (RVM) method of particle swarm optimization (PSO) is constructed. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the parameter 蟽 of kernel function by using DGA as the characteristic input to obtain the optimal method of fault diagnosis. In order to improve the transformer fault diagnosis accuracy. Compared with SVMN RVM method, the particle swarm correlation vector machine (PSO) method has higher diagnostic accuracy.
【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;
【分类号】：TM407;TP18

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