基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断

• 作者: 吴广宁 江丹宇 袁海满 陈宇 陈明星 雷帆 高波
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 相关向量机 变压器 支持向量机 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 108-112,119
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2017.02.017

摘要

传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想.为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度.实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴广宁		458	6939	39.0	56.0
2	高波		320	5733	38.0	59.0
3	陈宇		47	542	12.0	23.0
4	陈明星		3	0	0.0	0.0
5	袁海满		7	7	1.0	2.0
6	雷帆		2	19	1.0	2.0
7	江丹宇		3	4	1.0	2.0