資料介紹
魯棒能量模型最小二乘雙支持向量機(jī)作為最小二乘雙支持向量機(jī)(LS-TSVM)的改進(jìn)算法,訓(xùn)練速度快、魯棒性好且泛化能力強(qiáng)。將其引入到變壓器故障診斷中,并提出一種雞群算法優(yōu)化魯棒能量模型LS-TSVM的變壓器故障診斷模型。在該模型中,結(jié)合二叉樹和魯棒能量模型LS-TSVM構(gòu)造多類分類器用于變壓器故障類型識(shí)別,并采用搜索性能較強(qiáng)的雞群算法對(duì)魯棒能量模型LS-TSVM的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以使模型的診斷性能達(dá)到最佳。基于DGA的變壓器故障診斷實(shí)例表明,該方法故障診斷模型精度高,診斷效果優(yōu)于PSO-SVM模型。

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