典型文献
基于ISSA-SVM的煤矿变压器故障诊断方法
文献摘要：
为了提高变压器故障诊断准确率,基于变压器油中溶解气体分析技术,提出一种基于改进SSA优化支持向量机的煤矿供电变压器故障诊断方法.首先,采用核主成分分析(KPCA)对变压器数据进行特征提取;然后引入麻雀搜索算法(SSA),并对其改进;其次,通过混沌映射初始化种群从而使麻雀种群均匀分布,并且引入柯西高斯变异策略来对传统麻雀算法进行改进,并通过基准测试函数将改进麻雀算法(ISSA)与SSA、PSO进行性能测试,证明其寻优能力和收敛速度均有提高,证明了算法改进的有效性.最后通过ISSA优化SVM的参数构建新的模型,将KPCA提取的新特征值分别输入ISSA-SVM、SSA-SVM及PSO-SVM并对比诊断效果,测试结果的诊断精度分别为93.80％、85.22％、79.73％.结果证明ISSA-SVM在变压器故障诊断模型的精确度高于其他算法模型,能有效提高诊断性能.
文献关键词：
矿用变压器;煤矿供电;故障诊断;支持向量机;麻雀搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
郑鑫;石纯;田锦绣;齐冀;李燕杰
作者机构：
山西潞安环保能源开发股份有限公司,山西长治 046200;辽宁工程技术大学,辽宁阜新 125105;山西潞安矿业集团慈林山煤业有限公司李村煤矿,山西长治 046200
文献出处：
引用格式：
[1]郑鑫;石纯;田锦绣;齐冀;李燕杰-.基于ISSA-SVM的煤矿变压器故障诊断方法)[J].机电工程技术,2022(07):31-34,49
A类：
煤矿变压器
B类：
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AB值：
0.264357
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