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题名基于MIWOA优化SCN的变压器故障诊断研究
被引量：9
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作者
丰胜成
张宗瑞
付华
韩猛
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
山西潞安环保能源开发股份有限公司王庄煤矿
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第6期79-89,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(51974151)
辽宁高等学校创新团队项目(LT2019007)
辽宁高等学校国(境)外培养项目(2019GJWZD002)。
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文摘
针对变压器故障诊断精确度低的问题,本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先,对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理,降低无效特征的影响;其次,利用Tent混沌映射、动态自适应权重和初级知识获取共享算法对鲸鱼算法(WOA)进行改进,提高其优化能力;然后,在SCN中引入L2范数惩罚项进行正则化处理,并使用改进后的MIWOA算法对SCN惩罚项系数C进行寻优求解,提高SCN分类精度和泛化能力;最后,将降维的数据输入到MIWOA-SCN故障诊断模型中,提高模型收敛速度。结果表明,本文所提出的模型诊断精度为93.1%,与WOA-SCN、GWO-SCN和PSO-SCN诊断模型相比,分别提高了6.89%、9.48%、14.65%,证明MIWOA-SCN诊断模型在变压器故障诊断上具有良好的诊断效果。
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关键词
变压器
鲸鱼优化算法
核主成分分析
动态自适应权重
初级知识获取共享算法
随机配置网络
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Keywords
transformer
whale optimizaton algorithm
kernel principal component analysis
dynamic adaptive weights
primary knowledge acquisition and sharing algorithm
stochastic configuration network
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分类号
TM41
[电气工程—电器]
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