基于AdaBoost-RBF算法与DSmT的变压器故障诊断技术

摘要：

针对目前浅层机器学习理论在变压器故障诊断上精度不高以及大多数诊断方法参考的信息特征量单一的现状,提出一种基于AdaBoost-RBF算法与Dezert-Smarandache理论(DSmT)的变压器故障诊断方法.选择反映变压器故障信息的油中溶解气体、试验及产气率数据构成诊断参量空间,利用AdaBoost算法改进RBF神经网络算法,应用AdaBoost-RBF算法搭建并行的训练单元构造变压器故障诊断识别框架的基本信度赋值(BBA).基于多源信息融合的思想,应用DSmT对基本信度赋值进行融合得到最终诊断结论,该理论克服了D-S证据理论无法融合高冲突性证据的局限性.对110 kV变压器进行仿真实例分析,结果表明所提方法具有良好的实用性.

关键词：电力变压器、故障诊断、AdaBoost-RBF、DSmT、基本信度赋值、多源信息融合、高冲突性证据

所属期刊栏目：39

分类号：TM41(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51407076;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2015ZD28,2018QN-076;国家电网公司科技项目5204DY170010

在线出版日期：2019-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：166-172