基于最优正则极限学习机的变压器故障诊断

• 作者: 吴杰康 罗伟明 覃炜梅 金尚婷 龚杰
• 来源期刊: 宁夏电力
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 最优正则系数 变压器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 27-33
• 页数: 7页
• 分类号: TM41
• 字数: 4970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3643.2018.05.005

摘要

针对基于极限学习机的变压器故障诊断模型隐含层神经元个数较多时,存在过拟合、稳定性差以及精确度不高的问题,提出了一种最优正则极限学习机的变压器故障诊断方法.方法收集了变压器油中溶解气体作为故障指标,将采集的数据集合随机分成训练集、验证集和测试集.首先通过训练集对极限学习机故障诊断模型进行训练;其次,将验证集输入已构建的模型,利用验证集精度与训练精度的差值进行反馈,并引入最优正则系数对模型参数进行惩罚性调整;最后,利用更新后模型对测试集进行故障诊断.通过算例分析与比较可以得出,最优正则系数极限学习机比极限学习机稳定性强,精确度高,并且方法简单,计算速度快,可有效实现变压器故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴杰康	广东工业大学自动化学院	87	775	14.0	24.0
2	龚杰	广东工业大学自动化学院	3	13	2.0	3.0
3	罗伟明	广东工业大学自动化学院	7	27	2.0	5.0
4	覃炜梅	广东工业大学自动化学院	5	23	2.0	4.0
5	金尚婷	广东工业大学自动化学院	4	22	2.0	4.0