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基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost的变压器故障诊断
被引量：
1
1
作者
杨勇
胡东
+2 位作者
代浩
唐超
谢菊芳
《电子测量技术》
北大核心
2025年第5期30-39,共10页
针对基于油中气体分析(DGA)数据的传统变压器智能诊断模型准确率容易受到输入特征维度以及超参数的选择影响,本研究提出了基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost相结合的变压器智能故障诊断模型。首先,基于实域粗糙集的概念提出了一种具有自适...
针对基于油中气体分析(DGA)数据的传统变压器智能诊断模型准确率容易受到输入特征维度以及超参数的选择影响,本研究提出了基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost相结合的变压器智能故障诊断模型。首先,基于实域粗糙集的概念提出了一种具有自适应性能的特征提取算法用于对变压器初始故障特征进行特征提取;其次针对变压器故障诊断中XGBoost受超参数选择影响的缺陷,本研究利用NRBO算法高收敛速度和有效避免局部最优的特点对XGBoost的超参数进行全局寻优,从而提出NRBO-XGBoost模型进行变压器故障诊断;最后通过多组实验对比,相较于其他传统特征,使用本研究所提取特征在多种分类器中的性能都得到了提升,证明了本文所提特征提取算法能有效提取特征中的信息增强模型表现性能。并且NRBO-XGBoost在变压器故障诊断领域相较于其他对比模型仅收敛20次的同时就达到了92.09%的准确率,拥有更优越的表现性能。
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关键词
变压器智能诊断模型
实域粗糙集
超参数寻优
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职称材料
题名
基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost的变压器故障诊断
被引量：
1
1
作者
杨勇
胡东
代浩
唐超
谢菊芳
机构
西南大学工程技术学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第5期30-39,共10页
基金
国家自然科学基金(51977179)项目资助。
文摘
针对基于油中气体分析(DGA)数据的传统变压器智能诊断模型准确率容易受到输入特征维度以及超参数的选择影响,本研究提出了基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost相结合的变压器智能故障诊断模型。首先,基于实域粗糙集的概念提出了一种具有自适应性能的特征提取算法用于对变压器初始故障特征进行特征提取;其次针对变压器故障诊断中XGBoost受超参数选择影响的缺陷,本研究利用NRBO算法高收敛速度和有效避免局部最优的特点对XGBoost的超参数进行全局寻优,从而提出NRBO-XGBoost模型进行变压器故障诊断;最后通过多组实验对比,相较于其他传统特征,使用本研究所提取特征在多种分类器中的性能都得到了提升,证明了本文所提特征提取算法能有效提取特征中的信息增强模型表现性能。并且NRBO-XGBoost在变压器故障诊断领域相较于其他对比模型仅收敛20次的同时就达到了92.09%的准确率,拥有更优越的表现性能。
关键词
变压器智能诊断模型
实域粗糙集
超参数寻优
Keywords
transformer intelligent diagnosis model
real domain rough set
hyperparameter optimization
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
操作
1
基于实域粗糙集和NRBO-XGBoost的变压器故障诊断
杨勇
胡东
代浩
唐超
谢菊芳
《电子测量技术》
北大核心
2025
1
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职称材料
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