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基于自适应PSO算法的LS-SVM牵引变压器绝缘故障诊断模型
被引量：
9
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作者
方科
黄元亮
刘新东
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期85-89,共5页
结合罗杰斯比值法,基于自适应PSO算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出一种牵引变压器绝缘故障诊断模型。该模型提出一种自适应PSO算法,即根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LS-SVM中...
结合罗杰斯比值法,基于自适应PSO算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出一种牵引变压器绝缘故障诊断模型。该模型提出一种自适应PSO算法,即根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LS-SVM中出现的矩阵方程,避免矩阵求逆,节省内存;为了快速和准确地区分牵引变压器12种绝缘故障,该模型构建12个自适应PSO的LS-SVM分类器。通过对600组牵引变压器的故障数据的处理表明,所提出的基于自适应PSO优化的LS-SVM算法优于经典SVM算法和标准PSO的LS-SVM算法,收敛速度快,识别精度高。
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关键词
故障诊断
牵引变压器
最小二乘支持向量机
粒子群优化
罗杰斯比值法
多分类
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职称材料
题名
基于自适应PSO算法的LS-SVM牵引变压器绝缘故障诊断模型
被引量：
9
1
作者
方科
黄元亮
刘新东
机构
暨南大学电气自动化研究所
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期85-89,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51007030)
铁道部科技研究开发计划课题(2008J002)~~
文摘
结合罗杰斯比值法,基于自适应PSO算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出一种牵引变压器绝缘故障诊断模型。该模型提出一种自适应PSO算法,即根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LS-SVM中出现的矩阵方程,避免矩阵求逆,节省内存;为了快速和准确地区分牵引变压器12种绝缘故障,该模型构建12个自适应PSO的LS-SVM分类器。通过对600组牵引变压器的故障数据的处理表明,所提出的基于自适应PSO优化的LS-SVM算法优于经典SVM算法和标准PSO的LS-SVM算法,收敛速度快,识别精度高。
关键词
故障诊断
牵引变压器
最小二乘支持向量机
粒子群优化
罗杰斯比值法
多分类
Keywords
fault diagnosis
traction transformer
least squares support vector machine
particle swarm optimization
Rogers ratio method
multi-classification
分类号
TB855 [一般工业技术—摄影技术]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应PSO算法的LS-SVM牵引变压器绝缘故障诊断模型
方科
黄元亮
刘新东
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011
9
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