改进免疫聚类算法的变压器故障诊断研究

• 作者: 史丽萍 惠正运 谢红侠
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 免疫进化 混沌优化 灰色关联度 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 15-18,32
• 分类号: TM406
• 字数: 3697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2012.03.004

摘要

电力变压器是电力系统中的最关键的设备之一,一旦其发生故障,必然会带来巨大的经济损失.本文分析了模糊C均值、免疫算法、混沌优化算法应用于变压器故障诊断的应用现状,提出了基于灰色关联度的免疫模糊聚类算法.在算法中,将故障样本间的灰色关联度和模糊聚类目标函数作为个体亲和度的函数的参数,混沌变异采用柯西变异算子,使得较大概率的搜索广大空间成为可能,从而产生较大变异,这样不易陷入局部最优点,从而保持种群的多样性.实验结果表明,采用所提方法使变压器故障诊断的准确率达到90％以上,该算法不仅有效的克服了传统的FCM聚类算法易陷入局部最小值的缺点,又能有效的抑制免疫进化过程中产生的“退化”现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史丽萍	中国矿业大学信息与电气工程学院	142	1005	17.0	23.0
2	谢红侠	中国矿业大学信息与电气工程学院	10	66	4.0	8.0
6	惠正运	中国矿业大学资源与地球学院	2	16	2.0	2.0