基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

基于粗糙集和多类支持向量机的水电机组振动故障诊断

针对水电机组常规振动故障诊断分类器不能反映分类中的不确定信息的不足,提出一种基于粗糙集的一对一(1-v-1)多类支持向量机分类方法。该方法充分利用粗糙集对不确定、不完整数据和复杂模式的良好刻画能力及支持向量机优秀的泛化能力,应用粗糙集最核心的思想:上、下近似来描述支持向量机分类结果。结合1-v-1方法实现支持向量机的多类分类,导出多类分类时样本的上、下近似和边界区域的集合表示,并以规则的形式对分类器进行描述。用所提方法对国际标准测试数据进行实验,并应用于某水电厂机组振动故障诊断。所得结果与单纯1-v-1多类支持向量机方法比较,结果表明该分类器具有规则简洁、分类阶段所需存储空间小,能够反映故障模式分类中的不确定信息等优点。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

由于电力变压器故障诊断中数据信息不完备,存在一定的误差,不能完全正确分析、诊断故障。当变压器溶解气体分析复杂时,粗糙集诊断准确度降低,而支持向量机只适合小样本集。为此,提出了粗糙集与支持向量机相结合的变压器诊断方法,首先利用粗糙集对特征变量进行约简,去除冗余变量得到特征信息,应用支持向量机把该特征信息进行正确的分类,从而达到故障诊断的目的。与常规方法比较,该方法简单有效,诊断速度快,诊断正确率高。     

基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法。该算法利用粗糙集技术对变压器知识进行属性约简,并通过属性表获得故障最简决策表作为支持向量机的输入,与此同时,利用粒子群优化算法获得支持向量机的最优参数设置。实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行。     

考虑样本交叠的水电机组振动故障诊断

水电机组故障大多以振动的形式表现出来,其成因非常复杂,机组故障和振源缺乏非此即彼和一一对应的显明关系,故障样本存在交叠区域。常规水电机组故障诊断分类器没有考虑分类问题的交叠区域,而处在交叠区域的样本的分类难度大,且含有不确定信息。针对这一问题,提出一种新的粗糙集与一对一多类支持向量机结合的诊断方法,该方法利用粗糙集基本理论对支持向量机的分类结果进行描述,对于可能存在样本交叠的分类间隔区域进行进一步处理。诊断分两阶段进行,第一阶段采用粗糙集理论将故障样本划分为某类的上近似集、下近似集,属于下近似集的样本认为被确切分类。第二阶段,对于属于上近似集而不属于下近似集的样本,采用一种基于距离的可信度来判断其属于某一类的程度。此分类方法考虑了水电机组故障模式中可能存在样本交叠的间隔区域,经数值试验和工程应用检验,更符合实际情况,且对于其他电力设备的故障诊断具有借鉴意义。     

基于IFOA-SVM 的变压器故障诊断与定位研究

为了充分发掘变压器油中溶解气体所蕴含的故障信息,实现变压器故障性质和故障位置的准确判断,利用 邻域粗糙集(NeighborhoodRoughSet,NRS) 和强化型果蝇算法(ImprovedFruitFlyOptimizationAlgorithm,IF- OA)优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)构建变压器故障诊断与定位多层分类模型.首先,利用邻 域粗糙集按照条件属性重要度对变压器故障样本特征值进行约简.其次,为了提升变压器故障诊断与定位模型的分类 精度,设计一种强化型果蝇算法对SVM 的核函数参数和惩罚因子选取进行优化.利用Tent-logistic混沌映射产生的 混沌序列生成果蝇种群的初始位置信息,减少随机过程带来的不可控性;利用动态自适应步长参数调节个体的搜索范 围,增强FOA的寻优效率.仿真分析结果表明,基于改进模型的方法不仅可以实现变压器故障位置的判定,而且能 提升变压器故障诊断的精度.     

基于粗糙集理论和支持向量机的变压器故障诊断

将粗糙集约简与支持向量机分类相结合,建立一个基于粗糙集和支持向量机的变压器故障诊断模型。该模型将油色谱数据诊断结果与电气试验数据相结合,通过粗糙集信息熵进行约简,建立了故障与信息的映射关系,再通过支持向量机分类器对其进行分类,使得变压器的故障分析到初步的部位。经实例分析和验证,该模型能对变压器进行初步定位,并有较高的正判率。     

基于粗糙集理论和支持向量机的变压器故障诊断

将粗糙集约简与支持向量机分类相结合,建立一个基于粗糙集和支持向量机的变压器故障诊断模型.该模型将油色谱数据诊断结果与电气试验数据相结合,通过粗糙集信息熵进行约简,建立了故障与信息的映射关系,再通过支持向量机分类器对其进行分类,使得变压器的故障分析到初步的部位.经实例分析和验证,该模型能对变压器进行初步定位,并有较高的正判率.     

基于量子遗传改进支持向量机理论的变压器故障诊断

提出了基于量子遗传改进支持向量机理论的变压器故障诊断方法.该算法首先利用粗糙集技术时变压器知识进行属性约简,通过属性表获得变压器故障的最简决策表以作为支持向量机的输入,并利用量子遗传算法获得支持向量机的最优参数设置.实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行.     

基于DGA的粗糙集与决策信息融合变压器故障诊断

针对变压器故障特征信息不确定性、冗余性及传统故障诊断手段的单一性问题,本文构建了一种粗糙集与多决策信息融合的变压器故障诊断模型。该方法首先考虑将16种特征气体比值作为故障特征参量,并利用离散化规则与粗糙集知识约简对其进行知识提取,以有效降低特征信息冗余度。其次,将降维后属性集作为BP神经网络、支持向量机以及贝叶斯网络3种单一诊断方法的特征输入,进行故障类型初步判定。最后,利用DS信息融合规则对3种初步判定结果进行决策融合,以获得更为高效的故障判断结论。实例分析表明,该方法有效削弱了冗余特征信息对诊断结果的影响,能够合理解决证据融合冲突,并切实提高了故障识别准确率,其性能明显优于单一诊断方法。     

基于NRS的GWO-SVM变压器故障诊断方法研究

针对油中溶解气体分析法(DGA)不能有效反映变压器的不同故障且诊断准确率低的问题,通过邻域粗糙集(NRS)对变压器故障数据比值进行约简,得出一组新比值作为诊断样本,进而利用灰狼算法(GWO)与支持向量机(SVM)结合的模型进行故障诊断.实验分析表明,利用NRS对变压器故障数据约简能够有效提高变压器故障准确率,同时验证了...     

基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法

鉴于电力变压器信息的不完备性及复杂性，基于粗糙集理论提出了一种能较好处理不完备信息的变压器故障诊断模型。基于对大量电力变压器故障征兆及故障类型的分析统计，利用粗糙集进行约简以获取诊断规则。文中详细阐述了在获得各类信息情况下如何利用该模型进行故障诊断；即使缺少某些关键信息时，该模型也能结合欧式距离、神经网络和模糊数学三种方法对约简进行综合匹配，再利用相应的约简及规则集作出故障诊断。该模型还可通过丰富训练样本、修正决策表的自我完善方法使诊断效果不断提高。实例也表明了该方法的有效性。     

基于改进多分类算法和相关向量机的电力变压器故障诊断方法

针对电力变压器故障诊断问题实际特点和支持向量机方法的条件限制,提出一种基于改进多分类算法和相关向量机的智能故障诊断方法。该方法综合标准一对一和一对余多分类算法的结构特点,改进现有一对一算法的最大投票策略,提出一种全新的两层最大投票策略,并在此基础上将k类多分类问题转化为k(k-1)/2个三分类子问题,最终设计出一种一对一对余的改进多分类算法;同时在三分类子问题上,采用综合性能较支持向量机更为优异的相关向量机作为二类分类器,并基于一对一算法完成三分类,进而实现k类多分类。电力变压器故障诊断实例结果和理论分析表明,该智能故障诊断方法具有以下明显优势:可有效提升诊断正确率5%以上,可剔除绝大部分无效投票从而优化投票结果,可显著增强样本诊断可信度水平,可提高识别未知故障类型精度20%以上,并具有诊断多重故障类型性能。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

提出了一种基于支持向量机、粗糙集和属性约简集选择的变压器故障诊断方法,以二值分类法为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。利用领域知识对变压器连续性色谱数据进行离散化,采用粗糙集进行约简,并用约简集选择算法提取其重要特征子集,建立特征气体比值与故障类型的映射关系,采用粒子群算法对支持向量机核参数进行优化,达到了故障诊断的目的。仿真结果表明,该方法对变压器故障诊断具有较高的诊断率。     

欧氏距离二叉树向量机的变压器故障诊断研究

依托欧氏距离和支持向量机理论,提出了基于欧氏距离的二叉树支持向量机变压器故障诊断方法,建立了基于欧氏距离的二叉树支持向量机故障诊断模型,最后进行了仿真。结果表明,基于欧氏距离的二叉树支持向量机的变压器故障分类模型不但具有较高的分类准确率,而且能够有效的减小基于二叉树支持向量机故障诊断时误差累计现象的发生。     

基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断

针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。     

基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的变压器故障诊断

为提高电力变压器故障诊断准确率,提出基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的故障诊断模型,即通过模糊C均值聚类,对样本采用完全二叉树结构逐层划分,直至最后得到各故障分类。该方法克服了一般方法对故障划分不明确、分类重叠和不可分等缺点。试验表明,相比改良三比值法、支持向量机分类"一对一"和"一对多"组合,该方法在电力变压器故障诊断中具有最高的诊断准确率。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足,提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机,用训练良好的支持向量机诊断110kV立星变电站变压器故障状况。结果证明,采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。     

基于混合采样和支持向量机的变压器故障诊断

针对变压器不平衡数据集对变压器故障诊断模型产生的影响,提出了基于混合采样和支持向量机（support vector machines, SVM）的变压器故障诊断方法,利用合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique, SMOTE）和基于最近邻规则的欠采样方法,分别对变压器故障数据和正常数据进行采样,再利用混合采样得到的平衡数据训练基于支持向量机变压器故障诊断模型。通过测试集对比不平衡数据和平衡数据下基于SVM的变压器故障诊断模型的性能。最后分析了采样率对于变压器故障诊断模型诊断准确率的影响。实验结果表明,该方法可以有效降低不平衡数据对诊断模型的影响,提高变压器故障诊断模型的准确率。     

基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断

提出应用粗糙集和支持向量机水电机组振动的故障诊断模型.运用粗糙集理论对水电机组振动信号的属性特征进行预处理,在约简去除其冗余属性后得到决策表,将决策表作为支持向量机的学习样本,通过训练,使构建的支持向量机多分类器能够反映属性特征和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的.测试结果表明,与常规方法相比,应用粗糙集和支持向量机相结合的方法进行故障诊断具有简单有效、诊断速度快和良好的鲁棒性等优点,是一种有效的诊断方法.