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基于RF特征选择的BAS-SVM变压器DGA故障诊断技术研究
1
作者
谢闻捷
王永威
+1 位作者
陈豪钰
杨淑凡
《电工材料》
CAS
2024年第1期77-83,共7页
针对变压器故障诊断多特征量输入时产生的冗余信息以及支持向量机核函数与惩罚因子优化对分类器产生的影响的问题,建立一种基于随机森林(random forest,RF)的特征选择,结合天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)优化支持向量机的...
针对变压器故障诊断多特征量输入时产生的冗余信息以及支持向量机核函数与惩罚因子优化对分类器产生的影响的问题,建立一种基于随机森林(random forest,RF)的特征选择,结合天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)优化支持向量机的变压器油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)故障诊断方法。该方法选择常见的5种油中溶解气体生成22维待选特征向量,通过RF算法对待选特征集进行重要度排序并消除冗余信息,得到最终的10维输入量,最后利用BAS算法对SVM中的惩罚因子及核函数进行寻优改进,对输入特征量进行故障诊断。仿真结果表明:相比PSO-SVM和ABC-SVM,BAS-SVM故障诊断模型故障诊断准确率分别高出6.83%和10.1%,诊断用时减少3.64 s和1.62 s,验证了所用方法的有效性和可行性。
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关键词
变压器
故障诊断
随机森林
特征优选
天牛须搜索算法
支持向量机
下载PDF
职称材料
题名
基于RF特征选择的BAS-SVM变压器DGA故障诊断技术研究
1
作者
谢闻捷
王永威
陈豪钰
杨淑凡
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《电工材料》
CAS
2024年第1期77-83,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(52107107)。
文摘
针对变压器故障诊断多特征量输入时产生的冗余信息以及支持向量机核函数与惩罚因子优化对分类器产生的影响的问题,建立一种基于随机森林(random forest,RF)的特征选择,结合天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)优化支持向量机的变压器油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)故障诊断方法。该方法选择常见的5种油中溶解气体生成22维待选特征向量,通过RF算法对待选特征集进行重要度排序并消除冗余信息,得到最终的10维输入量,最后利用BAS算法对SVM中的惩罚因子及核函数进行寻优改进,对输入特征量进行故障诊断。仿真结果表明:相比PSO-SVM和ABC-SVM,BAS-SVM故障诊断模型故障诊断准确率分别高出6.83%和10.1%,诊断用时减少3.64 s和1.62 s,验证了所用方法的有效性和可行性。
关键词
变压器
故障诊断
随机森林
特征优选
天牛须搜索算法
支持向量机
Keywords
transformer
fault diagnosis
random forest
feature optimization
longhorn beard search algorithm
support vector machine
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF特征选择的BAS-SVM变压器DGA故障诊断技术研究
谢闻捷
王永威
陈豪钰
杨淑凡
《电工材料》
CAS
2024
0
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职称材料
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