基于SAAFSA优化加权模糊聚类算法的变压器故障诊断

• 作者: 史丽萍 宋朝鹏 李加欣 李明泽 陈苏黔
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 加权模糊聚类 模拟退火 人工鱼群算法 聚类中心 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 12-18
• 页数: 7页
• 分类号: TM41
• 字数: 5601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.11.003

摘要

针对加权模糊聚类算法(WFCM)应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法(SAAFSA-WFCM)的变压器故障诊断方法.该方法利用模拟退火算法(SA)来改进人工鱼群算法(AFSA)以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度.WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度.仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率.

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	中国矿业大学电气与动力工程学院	142	1005	17.0	23.0
2	宋朝鹏	中国矿业大学电气与动力工程学院	1	6	1.0	1.0
3	李明泽	中国矿业大学电气与动力工程学院	2	7	1.0	2.0
4	陈苏黔	中国矿业大学电气与动力工程学院	1	6	1.0	1.0
5	李加欣	中国矿业大学电气与动力工程学院	2	7	1.0	2.0