基于矩阵特征值分析和SOA优化模糊聚类的变压器故障诊断

• 作者: 吴杰康 张丽平 曾振达 杨夏 梁浩浩 邹志强 陶飞达 黄智鹏
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器故障诊断 无监督聚类 矩阵特征值分析 人群搜索算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1-5,24
• 页数: 6页
• 分类号: TM406
• 字数: 4454字
• 语种: 中文

摘要

考虑变压器故障诊断的不确定性,构建了变压器模糊聚类模型,提出了用矩阵特征值分析方法得出样本集最佳分类数,实现了无监督的故障诊断.针对模糊C均值算法用于变压器故障诊断存在的问题,提出用人群搜索算法(SOA)得到较优的初始聚类中心.SOA算法是一种新型的启发式智能算法,克服了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等智能优化算法收敛性差、局部寻优的缺陷.仿真结果表明,该算法收敛速度更快,且具有更好的全局搜索能力,比传统的智能算法具有更高的有效性和鲁棒性,为变压器故障诊断聚类分析提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾振达		10	10	2.0	2.0
2	吴杰康	广东工业大学自动化学院	87	775	14.0	24.0
3	陶飞达		20	46	4.0	5.0
4	黄智鹏		11	9	2.0	2.0
5	邹志强		8	8	2.0	2.0
6	张丽平		7	8	2.0	2.0
7	梁浩浩	广东工业大学自动化学院	5	14	2.0	3.0