支持向量机多分类及其在变压器故障诊断中的应用

支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。分析比较了目前常用的几种支持向量机多分类方法,并将其应用于变压器故障诊断中。通过实验表明,树形支持向量机多分类模型比较适用于变压器故障诊断。     

支持向量机多分类及其在变压器故障诊断中的应用

支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好解决了小样本、高维数、非线性等学习问题.分析比较了目前常用的几种支持向量机多分类方法,并将其应用于变压器故障诊断中.通过实验表明,树形支持向量机多分类模型比较适用于变压器故障诊断.     

基于模糊C均值聚类和改进相关向量机的变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断准确率和单一相关向量机核函数存在的固有二分类属性及对预测分类鲁棒性弱的问题,提出基于模糊C均值聚类和改进相关向量机的变压器故障诊断模型。首先对样本进行模糊C均值聚类,然后再采用相关向量机的完全二叉树结构进行划分。相关向量机核函数采用组合高斯核函数和多项式核函数构造的混合核函数,并利用双子群果蝇算法对混合核函数参数进行优化。实验表明,相比单核函数、粒子群算法优化混合核函数参数,所提方法准确率高、稳定性好,同时分类速度快,满足实时在线故障诊断。     

改进支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究

针对电力变压器故障诊断中状态量判断指标过于绝对、智能算法准确率受参数影响等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)相结合用于电力变压器的故障诊断方法。通过细菌觅食算法的寻优能力找到最优的支持向量机惩罚因子和核参数,提高了故障诊断能力。通过仿真和实例进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于粒子群优化,细菌觅食算法具有更好的寻优能力。基于BFA-SVM的故障诊断模型,相比于改进前,具有更高的准确性、鲁棒性和寻优能力,故障诊断准确率相比于粒子群优化提高了7.50%,具有一定的实用价值。     

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。     

多分类支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。支持向量机分类性能的好坏很大程度依赖于核函数与核参数的选取。目前常用的参数寻优方法有网格搜索法、遗传算法和粒子群优化算法。本文提出了一种基于支持向量机多分类的电力变压器故障诊断模型,以变压器油中5种特征气体作为输入,5种故障状态作为相应的输出,选用高斯径向基核函数,使用网格搜索法获取最优参数C、g。经实验表明,该模型准确率为83.3%,具有较好的实用性。     

自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度。邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果。     

自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法.对变压器故障诊断采取分层结构,以模式识别思想提取与分类模式密切相关的输入特征,有效地抑制了冗余信息的干扰;采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择的灵活性,加快了算法的收敛速度.邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力,与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机算法相比,该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果.     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

介绍了基于粗糙集理论(RS)和支持向量机(SVM)的变压器故障诊断方法,使用这种方法可提高训练速度和诊断准确率。     

混沌支持向量机在变压器局部放电检测中的应用

针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了混沌支持向量机(CSVMs)变压器局部放电检测方法。该方法采用K均值聚类(KMC)对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到混沌优化多分类支持向量机中进行训练,建立CSVMs诊断模型,实现对故障样本的诊断分类。实例分析表明,KMC算法浓缩了故障信息,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题;混沌优化较好地提高了模型的推广能力。该方法在有限样本情况下,能够达到较高的故障正判率,满足变压器故障自动诊断的目的。     

基于欧氏聚类和支持向量机的变压器故障诊断

以变压器油中溶解气体的相关信息作为特征向量,首次将基于欧氏聚类的支持向量机多分类模型应用于变压器故障诊断中。该组合模型以变压器状态类别间的欧氏距离为依据,构建支持向量机多分类模型。实验表明,该方法能够避免多分类模型组建的盲目性,同时能有效地对变压器进行故障诊断。     

基于改进鱼群算法和支持向量机的变压器故障诊断

电力变压器在整个体系中处于十分重要的地位,部件的运行概况和整个电网的稳定性具有密切联系。对电力变压器的故障诊断,工程实践中广泛采用的是油中溶解气体法,由于变压器故障样本比较少,属于小样本数据,而支持向量机能够较好地解决小样本的多分类问题,因此提出利用改进鱼群算法对支持向量机寻优得到全局最优解,得到具有最佳参数的支持向量机模型。通过数据实例分析得出,改进鱼群算法故障诊断模型比粒子群算法故障诊断模型和改良三比值法分类准确率高。     

面向汽轮机振动故障诊断的FCM预处理方法

提出一种故障诊断的方法,利用模糊C均值聚类,对汽轮机故障信号中提取的特征样本进行聚类分析,利用故障样本隶属度矩阵寻找其中一些故障特征不太明显甚至错误的样本,以此加强不同故障样本的特征,最后对优化的样本进行基于支持向量机训练,以此训练模型进行故障诊断。通过实验可以看出,经过优化后的样本,训练出的故障诊断模型精度得到了提高。     

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。     

最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。     

基于高阶谱与支持向量机的电力电子电路故障诊断技术

针对现有电力电子电路故障诊断方法存在的不足，研究了采用高阶谱分析和支持向量机(support vector machine，简称SVM)的电力电子电路故障诊断和定位方法。首先利用高阶谱中的双谱技术分析、处理和提取电路状态的故障信息特征；然后设计和采用多类层次支持向量机分类器作为故障模式的训练和识别器，其中，分类器的结构利用模糊C-均值算法(fuzzy C-means，简称FCM)进行了优化；最后采用一个实际的Buck功率电路进行了建模、仿真和验证。结果表明，采用该方法对电力电子电路故障的诊断和定位率可达99%以上，达到了较为理想的诊断精度。     

基于遗传支持向量机和灰色人工免疫算法的电力变压器故障诊断

针对电力变压器单一故障和多故障诊断问题,模拟生物免疫系统,提出一种两级分类器级联的诊断算法。采用遗传算法优化支持向量机核函数参数的电力变压器故障和正常状态初分类器,和以灰关联度度量抗体与抗原之间亲和力的灰色人工免疫算法,设计了动态疫苗机制的高频变异操作。根据不同的故障类型,训练生成最佳记忆抗体集。采用5近邻综合决策法,根据最佳记忆抗体集诊断电力变压器故障类型。实验表明,遗传支持向量机和动态疫苗机制的灰色人工免疫算法相结合的电力变压器故障诊断算法,对电力变压器单一故障和多故障都能够有效地分类,提高了电力变压器故障诊断的准确率和速度。     

支持向量机在模拟电路故障诊断中应用

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,结构简单,泛化能力强,对小样本分类具有良好的识别效果.本文提出了基于支持向量机的模拟电路故障诊断新方法,描述了电路故障特征的选取过程,建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型.并以双二次滤波电路为诊断实例,实验结果表明,该方法故障诊断准确率大于96.5%,优于传统方法.