基于参数优化支持向量机的矿用变压器故障诊断

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1、第38卷第4期电子器件V01.38No.4ChineseJournalofElectronDevicesAug.20152015年8月MineTransformerFaultDiagnosisBasedontheParameterOptimizationofSupportVectorMachineYANGZhanshe,MAXianmin(SchoolofElectricalandControlEngineering,Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi’an710054,China)Abstract:SupportVectorMachine

2、s(SVM)theoryisusedwidelyinthetransformerfaultdiagnosis,butthereareprob—lemsaboutparameteroptimizationselectionwhicharenottheoreticalsuppo~.Formonitoringminetransformerlatentfaultintimeandimprovingtheefficiencyoffaultdiagnosis.DissolvedGasesAnalysisintransformer0ilisappliedinthispaper,trainingset

3、andtestingsetareestablishedtheconcentrationdatawhatarehydrogen,methane,ethane,ethylene,acetyleneinthefailureofthetransformer,becausetransformerfaultdataarelimited,parametersCandgareoptimizedwhichbasedoncrossvalidationalgorithmoptimizationandSupportvectormachine(SVM).Inthetrainingset,parametersbe

4、stCandbestgarefoundbyCrossvalidationalgorithm,thenusingtheoptimizedparametersfortrainingofthetrainingset,thebestsupportvectormachine(SVM)modelisfound,thenclassifyingtestset,SOthetransformerfaulttypesarediagnosed.Thetransformerfaultdiagnosisexampleanalysisresultsshowthatthemethodisfeasibleandeffe

5、ctive,faultdiagnosisaccuracyrateis88.4615%,ithasthehighaccuracyoffaultdiagnosis.Keywords:miningtransformer;faultdiagnosis;supportvectormachine;crossvalidation;kernelfunctionparametersEEACC:8350;2140doi:10.3969/j.issn.1005-9490.2015.04.024基于参数优化支持向量机的矿用变压器故障诊断半杨战社,马宪民(西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054)摘要:

6、支持向量机SVM(Suppo~VectorMachines)理论在变压器故障诊断中得到了越来越多的应用,但在参数的优化选择方面还存在理论支持问题。为及时监测矿用变压器潜伏性故障和提高故障诊断效率,根据支持向量机原理,采用变压器故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的浓度数据,提出了支持向量机的参数C和参数g的交叉验证算法,寻找最佳的参数c和参数g,利用优化后的参数对训练集进行训练,最终得到最佳的支持向量机模型,并对测试集进行分类,从而诊断出矿用变压器的故障类型。实例研究结果表明,该方法可行,故障诊断准确率为88.4615%,,具有较高的故障诊断准确率。关键词:矿用变压器;故障诊断;支

7、持向量机;交叉验证;核函数参数中图分类号:TM411.2文献标识码:A文章编号:1005-9490(2015)04-0835-05矿用电力变压器是矿山电力系统的枢纽设备,变压器内部存在的故障。在油中溶解气体的诊断方是整个矿山企业的“心脏”设备,其可靠地运行直接面,我国主要采用IEC/IEEE推荐的方法:三比值影响着整个矿山企业的安全可靠性¨。因此,加强法、电研协法等,已为及时发现变压器故障隐患发挥对矿用变压器运行状态的检测,提高矿用变压器运了重

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