计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2013年
12期
4340-4344
,共5页
变压器%故障诊断%不均衡数据%加权极限学习机%分类%交叉验证
變壓器%故障診斷%不均衡數據%加權極限學習機%分類%交扠驗證
변압기%고장진단%불균형수거%가권겁한학습궤%분류%교차험증
powers transformer%fault diagnosis%data imbalance%WELM%classification%cross-validation
为了提高对变压器罕见故障的诊断准确率,有效应对变压器油中溶解气体(DGA)数据存在的样本不均衡现象,提出了一种基于加权极限学习机(weighted extreme learning machine,WELM)的变压器故障诊断方法.研究了加权极限学习机的参数对分类准确率的影响,明确了参数设置过程中的主要参数和次要参数;在此基础上提出了一种WELM的参数选择方法;给出了基于WELM的变压器故障诊断的基本流程与具体方法.实验结果表明,加权极限学习机在变压器故障诊断中具有易用性和有效性,并对少数类样本有更高的识别准确率.
為瞭提高對變壓器罕見故障的診斷準確率,有效應對變壓器油中溶解氣體(DGA)數據存在的樣本不均衡現象,提齣瞭一種基于加權極限學習機(weighted extreme learning machine,WELM)的變壓器故障診斷方法.研究瞭加權極限學習機的參數對分類準確率的影響,明確瞭參數設置過程中的主要參數和次要參數;在此基礎上提齣瞭一種WELM的參數選擇方法;給齣瞭基于WELM的變壓器故障診斷的基本流程與具體方法.實驗結果錶明,加權極限學習機在變壓器故障診斷中具有易用性和有效性,併對少數類樣本有更高的識彆準確率.
위료제고대변압기한견고장적진단준학솔,유효응대변압기유중용해기체(DGA)수거존재적양본불균형현상,제출료일충기우가권겁한학습궤(weighted extreme learning machine,WELM)적변압기고장진단방법.연구료가권겁한학습궤적삼수대분류준학솔적영향,명학료삼수설치과정중적주요삼수화차요삼수;재차기출상제출료일충WELM적삼수선택방법;급출료기우WELM적변압기고장진단적기본류정여구체방법.실험결과표명,가권겁한학습궤재변압기고장진단중구유역용성화유효성,병대소수류양본유경고적식별준학솔.
