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孟安波,卢海明,李专,郭壮志.纵横交叉算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断[J].电测与仪表,2016,53(13):.
Meng Anbo,Lu Haiming,Li zhuang,Guo Zhuangzhi.Fault Diagnosis Method of Transformer Based on Crisscross Optimization and Fuzzy Clustering[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(13):.
纵横交叉算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断
Fault Diagnosis Method of Transformer Based on Crisscross Optimization and Fuzzy Clustering
DOI:
中文关键词:  纵横交叉算法  模糊聚类  故障诊断
英文关键词:crisscross optimization  fuzzy clustering  fault diagnose
基金项目:国家自然科学基金项目(51307025);广东省自然科学基金(S2013040013776,S2012040007911);广东省教育厅育苗工程项目(2013LYM_0019)
           
作者中文名作者英文名单位
孟安波Meng Anbo广东工业大学
卢海明Lu Haiming广东工业大学
李专Li zhuang广东工业大学
郭壮志Guo Zhuangzhi广东工业大学
摘要点击次数: 2149
中文摘要:
      溶解气体分析与模糊C-均值(FCM)聚类相结合能有效提高变压器故障诊断的准确率,但FCM存在聚类结果不稳定和容易陷入局部最优等问题。针对FCM在变压器故障诊断中的不足,提出采用纵横交叉算法优化FCM(CSO-FCM)聚类来进行故障诊断。CSO算法采用一种双交叉搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念,从而避免维局部最优问题。两种交叉算子交替产生中庸解,通过与父代竞争产生的占优解在种群中相互催化,从而避免早熟问题的同时能够迅速收敛到全局最优。该方法有效弥补了单一算法的不足,拥有模糊理论处理不确定信息的能力以及纵横交叉算法全局收敛性强的特点。实例分析表明,该方法与传统FCM相比,能获得更优的聚类中心,有效提高了诊断的准确性和快捷性。
英文摘要:
      The combination of dissolved gas analysis and FCM clustering is effective in improving the accuracy rate of power transformer fault diagnosis, but the result of FCM clustering is unstable and easy getting stuck in a local optimum. Optimized FCM clustering by the proposed CSO (CSO-FCM) is introduced to diagnose the fault of transformer in order to conquer the shortages of FCM clustering. The CSO algorithm includes horizon cross as well as vertical cross, whose combining enhances the global convergent ability while the introduction of competitive mechanism drives the potential solutions approximate the global optima in an accelerating fashion without sacrificing the convergence speed. This method effectively compensates the demerits of single intelligent algorithm, which not only has the ability to dispose unstable information of fuzzy theory, also has an advantage of global convergence of CSO. Simulation and case analysis indicate that, compared with the traditional FCM clustering, the CSO-FCM clustering can obtain high performance clustering center and effectively raise power transformer fault diagnosis accuracy and diagnosis speed.
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