山东科技大学学报(自然科学版)

2017, v.36;No.172(05) 29-36

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基于极限学习机的电力变压器故障诊断
Fault Diagnosis of Power Transformer Based on Extreme Learning Machine

杜文霞;赵秀平;杜海莲;吕锋;

摘要(Abstract):

针对三比值法存在比值编码缺失无法诊断故障的不足,将泛化性能好的极限学习机与三比值法相结合,用于电力变压器的故障诊断。一方面将样本中特征气体的组分含量及对应的比值编码作为极限学习机的输入,使建立的极限学习机故障诊断模型包含了比值编码信息,进一步发挥三比值法在远离区间分界点时诊断准确率高的长处;另一方面,在故障诊断时,可根据待测样本输出矩阵中每列元素最大值所在的行,判断样本所属的故障类型,从而在一定程度弥补了比值编码缺失无法诊断故障的不足。实例诊断结果表明,该方法计算简单,灵活方便,故障诊断正确率高,具有一定可行性和有效性。

关键词(KeyWords): 极限学习机;;电力变压器;;故障诊断;;三比值

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61673160,60974063,61175059);; 河北省自然科学基金项目(F2014205115);; 河北省教育厅课题(ZD2016053);; 河北省科技厅项目(15212115)

作者(Author): 杜文霞;赵秀平;杜海莲;吕锋;

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