基于直觉模糊最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

摘要：

针对基于溶解气体分析的变压器故障诊断数据具有小样本、贫信息且故障诊断结果易受样本中噪声影响的特点,提出一种直觉模糊最小二乘支持向量机算法(IFLS-SVM)。先进行相关算法的推导,并设计了基于 IFLS-SVM的多类分类器,然后借助 Matlab 软件实现了电力变压器的相关故障实例诊断,最后将其诊断结果与LS-SVM的几种多分类算法及BP 神经网络的诊断结果进行比较。实验结果表明,IFLS-SVM诊断效果较好,抗噪性较强。

关键词：电力变压器、故障诊断、直觉模糊、最小二乘支持向量机

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金11226263,11201057,61202261;吉林省科技发展计划项目20130101179JC;吉林省自然科学基金201215165;符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题项目93K172013Z01

在线出版日期：2014-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：313-318