基于改进PSO-SVM算法的油浸式变压器故障诊断

• 作者: 张梦成
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 粒子群算法 支持向量机 变压器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2022,（14）
• 所属期刊栏目: 设备管理与改造
• 页码范围: 74-77
• 页数: 3页
• 分类号: TM411
• 语种: 中文
• DOI: 10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.14.020

摘要

现以油浸式变压器为研究对象，采用支持向量机算法，选择径向基作为核函数，根据参数特点，通过改进粒子群算法对其进行优化，进而对油浸式变压器进行故障诊断。通过仿真实验得出，所提基于改进PSO算法优化的SVM算法，不仅可以避免局部极值问题，而且对小样本数据处理有很好的泛化能力，在解决电力变压器故障诊断问题上有着一定的发展潜力。