【摘 要】
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为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61531016),国家自然科学联合基金资助项目(U1934204).
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为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分.最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s.与单一机器学习模型相比,所提出的模型不
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