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时间:2018-10-30
《纵横交叉算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第44卷第504期电测与仪表Vol.44No.5042007年第12期ElectricalMeasurement&InstrumentationDec.2007纵横交叉算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断*孟安波,卢海明,郭壮志(广东工业大学自动化学院,广州510006)摘要:针对FCM(模糊C-均值聚类)在变压器故障诊断中的不足,提出采用纵横交叉算法优化FCM(CSO-FCM)聚类来进行故障诊断。溶解气体分析与FCM相结合能有效提高变压器故障诊断的准确率,但FCM存在聚类结果不稳定和容易陷入局部最优等问题。CSO算法采用一种双交叉
2、搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念,从而避免维局部最优问题。两种交叉算子交替产生中庸解,通过与父代竞争产生的占优解在种群中相互催化,从而避免早熟问题的同时能够迅速收敛到全局最优。新方法有效弥补了单一诊断法的不足,拥有模糊理论处理不确定信息的能力以及纵横交叉算法全局收敛性强的特点。实例分析表明,该方法与传统FCM相比,能获得更优的聚类中心,有效提高了变压器故障诊断的准确性和快捷性。关键词:纵横交叉算法;模糊聚类;故障诊断中图分类号:TM文献标识码:B文章编号:1001-1390(2015)00-
3、0000-00FaultdiagnosismethodoftransformerbasedoncrisscrossoptimizationalgorithmandfuzzyclusteringMengAnbo,LuHaiming,GuoZhuangzhi(CollegeofAutomation,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou,510006,China)Abstract:OptimizedtheFCMclusteringbytheproposedCSO(CSO-FCM)isintro
4、ducedtodiagnosethefaultoftransformerinordertoconquertheshortagesofFCMclustering.ThecombinationofdissolvedgasanalysisandFCMclusteringiseffectiveinonimprovingtheaccuracyrateofpowertransformerfaultdiagnosis,buttheresultofFCMclusteringisunstableandeasygettingstuckinalocalo
5、ptimum.TheCSOalgorithmincludeshorizoncrossaswellasverticalcross,whosecombiningcanenhancestheglobalconvergentabilitywhiletheintroductionofcompetitivemechanismdrivesthepotentialsolutionsapproximatetheglobaloptimainanacceleratingfashionwithoutsacrificingtheconvergencespee
6、d.Thisnovelmethodeffectivelycompensatesthedemeritsofsingleintelligentalgorithm,whichnotonlyhastheabilitytodisposetheunstableinformationoffuzzytheory,alsohasanadvantageofglobalconvergenceofCSO.Simulationandcaseanalysisindicatethat,comparedwiththetraditionalFCMclustering
7、,theCSO-FCMclusteringcanobtainhighperformanceclusteringcenterandeffectivelyraisetheaccuracyanddiagnosisspeedofpowertransformerfaultdiagnosisaccuracyanddiagnosisspeed.Keywords:crisscrossoptimizationalgorithm;fuzzyclustering;,faultdiagnosediagnosis-1-第44卷第504期电测与仪表Vol.44
8、No.5042007年第12期ElectricalMeasurement&InstrumentationDec.20070 引言基金项目:国家自然科学基金项目(51307025);广东省自然科学基金(S2013040013776,S2
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