基于GA与PSO混合优化FCM聚类的变压器故障诊断

• 作者: 刘念 崔东君 徐海霸 雷浩辖 马铁军
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 遗传算法 粒子群优化 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 52-56
• 分类号: TM77
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.22.010

摘要

针对FCM聚类、GA-FCM聚类以及PSO-FCM聚类在进行变压器故障诊断时的不足,采用了GA与PSO混合优化FCM(GAPSO-FCM)聚类来进行故障诊断.GAPSO-FCM聚类进行的是全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GAPSO-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类与PSO聚类有机地联系在一起,GA与PSO共用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算也包括了PSO运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体附近依据PSO进行更细致的搜索,克服了仅基于单一GA或PSO优化的FCM聚类的早熟问题.通过仿真与实例分析,表明采用GAPSO-FCM聚类进行故障诊断的正确率比采用其他三种聚类的正确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘念	四川大学电气信息学院	154	1466	22.0	32.0
2	马铁军	四川大学电气信息学院	5	43	3.0	5.0
3	徐海霸	四川大学电气信息学院	4	41	3.0	4.0
4	雷浩辖	四川大学电气信息学院	5	43	3.0	5.0
5	崔东君	四川大学电气信息学院	6	68	4.0	6.0