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陈铁,吕长钦,张欣,陈卫东.基于KPCA-WPA-SVM的变压器故障诊断模型[J].电测与仪表,2021,58(4):158-164.
chen tie,lv changqin,zhang xin,chenweidong.Transformer Fault Diagnosis Model Based on KPCA-WPA-SVM[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(4):158-164.
基于KPCA-WPA-SVM的变压器故障诊断模型
Transformer Fault Diagnosis Model Based on KPCA-WPA-SVM
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.04.023
中文关键词:  核主成分分析  狼群算法  支持向量机  故障诊断  电力变压器  
英文关键词:KPCA, wolf pack algorithm, SVM, fault diagnosis, transformer
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51741907)
           
作者中文名作者英文名单位
陈铁chen tie三峡大学
吕长钦lv changqin三峡大学
张欣zhang xin三峡大学
陈卫东chenweidong三峡大学
摘要点击次数: 1349
中文摘要:
      为提高变压器故障诊断的精度,文章提出一种基于核主成分分析(KPCA)和狼群算法(WPA)优化支持向量机(SVM)参数的变压器故障诊断方法。通过KPCA提取样本数据的非线性特征并获得其主成分,再将其输入至高斯核SVM构成诊断模型,再利用狼群算法(WPA)对SVM的惩罚因子以及核参数进行优化。实验结果表明,该方法诊断准确率达到93.33%,与传统支持向量机以及KPCA-SVM诊断模型相对比,具有更高的变压器故障诊断准确率。
英文摘要:
      In order to improve the accuracy of transformer fault diagnosis, this paper proposes a transformer fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA) and wolf pack algorithm (WPA) to optimize the support vector machine (SVM) parameters. KPCA extracts the non-linear characteristics of the sample data and obtains its principal components, and then inputs them into the Gaussian kernel SVM to form a diagnostic model, and then uses the wolf pack algorithm (WPA) to optimize the penalty factor and kernel parameters of the SVM. Experimental results show that the diagnostic accuracy rate of this method reaches 93.33%, which is higher than the traditional support vector machine and KPCA-SVM diagnostic model.
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