基于KPCA和CPSO的故障检测方法

• 作者: 唐勇波 桂卫华 欧阳伟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核主元分析 粒子群优化算法 混沌优化 故障检测 溶解气体分析
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 244-246,250
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3670字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于核主元分析(KPCA)和混沌粒子优化群(CPSO)算法的非线性故障检测方法.通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间来计算主元,构造平方预测误差统计量检测故障是否发生.为避免粒子群算法的早熟现象,利用混沌优化的搜索特性,将CPSO算法应用到KPCA核参数的优化中.变压器故障检测结果表明,与基于PCA、KPCA和PSO-KPCA的故障检测方法相比,该方法的检测正确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	唐勇波	中南大学信息科学与工程学院	24	165	6.0	12.0
4	欧阳伟		20	177	6.0	13.0