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基于EBWO-SVM的变压器故障诊断研究
被引量：
1
1
作者
汪繁荣
李州
《电子测量技术》
北大核心
2024年第10期101-107,共7页
针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优...
针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、白鲸优化算法在6种测试函数上进行寻优测试,验证了EBWO算法的优越性。其次利用EBWO算法对SVM中的核函数参数g和C进行优化,从而提高SVM的分类能力。最后提出其他方法与EBWO-SVM模型进行对比。结果表示:所构建的EBWO-SVM变压器故障诊断模型与BWO-SVM、WOA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM相比,综合诊断精度分别提高了7.7%、9.7%、11.6%、15.4%,且稳定性更强,验证了EBWO-SVM模型的可行性与有效性。
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关键词
支持向量机
白鲸优化算法
变压器
故障诊断
准反向学习策略
旋风式觅食
策略
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职称材料
题名
基于EBWO-SVM的变压器故障诊断研究
被引量：
1
1
作者
汪繁荣
李州
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第10期101-107,共7页
基金
国家自然科学基金(61903129)项目资助。
文摘
针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、白鲸优化算法在6种测试函数上进行寻优测试,验证了EBWO算法的优越性。其次利用EBWO算法对SVM中的核函数参数g和C进行优化,从而提高SVM的分类能力。最后提出其他方法与EBWO-SVM模型进行对比。结果表示:所构建的EBWO-SVM变压器故障诊断模型与BWO-SVM、WOA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM相比,综合诊断精度分别提高了7.7%、9.7%、11.6%、15.4%,且稳定性更强,验证了EBWO-SVM模型的可行性与有效性。
关键词
支持向量机
白鲸优化算法
变压器
故障诊断
准反向学习策略
旋风式觅食
策略
Keywords
support vector machines
beluga whale optimization
transformers
fault diagnosis
quasi-opposition-based learning strategy
cyclonic foraging strategy
分类号
TM41 [电气工程—电器]
TN06 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EBWO-SVM的变压器故障诊断研究
汪繁荣
李州
《电子测量技术》
北大核心
2024
1
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