【摘要】：針對傳統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡變壓器故障診斷方法可使變壓器故障檢測平穩(wěn)狀態(tài)好,存在不收斂的缺陷。對貝葉斯網(wǎng)絡中反射了全面樣本范圍內(nèi)的平滑因子σ根據(jù)常數(shù)取值,在實際運用中缺少依據(jù)的問題。提出了一種基于多分類相關(guān)向量機的變壓器故障診斷方法,運用多分類相關(guān)向量機算法改進粒子群算法,優(yōu)化貝葉斯網(wǎng)絡中平滑因子σ使其提高多分類相關(guān)向量機的精準率,把收集到92組故障數(shù)據(jù)進行試驗,建立基于多分類相關(guān)向量機優(yōu)化的自適應貝葉斯網(wǎng)絡仿真環(huán)境,將真實數(shù)據(jù)環(huán)境中五種油溶解氣體相對概率的含量作為貝葉斯網(wǎng)絡的輸入向量,采用正常,低溫過熱,中溫過熱,高溫過熱,局部放電,低能放電,高能放電7種故障作為輸出矢量得出的結(jié)論證明,貝葉斯網(wǎng)絡引入多分類相關(guān)向量機的過程后,變壓器故障檢測能力得到了改善,保證變壓器的平穩(wěn)狀態(tài)。
【作者單位】： 宿遷學院計算機科學系;
【基金】：國家自然科學基金(61103017) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(2013B02014)
【分類號】：TM407;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2541108