矿用变压器故障诊断：改进布谷鸟算法与SVM结合

"基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断" 本文主要探讨了一种新的矿用变压器故障诊断方法，该方法结合了改进的布谷鸟算法（Improved Cuckoo Algorithm, ICA）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。矿用变压器在含有易燃气体和煤尘的恶劣环境中工作，为煤矿的机械设备和照明系统供电，其运行状态直接影响到煤矿的安全和生产效率。然而，现有的故障诊断技术在矿用变压器故障识别方面存在准确率不高的问题。 改进布谷鸟算法是一种优化算法，源于自然界中布谷鸟的繁殖行为，通常用于解决全局优化问题。在此应用中，ICA被用来优化SVM的参数，如惩罚因子C和核函数参数γ，以获得最佳性能的支持向量机模型。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其在小样本和非线性分类问题上表现优秀。通过寻找最大边距超平面，SVM能够有效地将不同类型的故障样本分开，从而实现故障分类和诊断。 在该研究中，首先利用ICA对SVM的参数进行搜索和调整，以找到最优参数组合。这个过程可以提高SVM的泛化能力和诊断准确性。然后，采用优化后的SVM模型对矿用变压器的各种故障模式进行分类，如绕组烧损、铁芯损耗、绝缘老化等，实现故障的精确识别。最后，通过Matlab仿真对提出的算法进行了验证，结果显示，改进的布谷鸟算法与SVM结合的故障诊断方法在矿用变压器故障诊断准确率上优于传统方法。 这项研究的创新点在于将生物启发的优化算法应用于机器学习模型的参数优化，提高了故障诊断的精度。这不仅有助于实时监测矿用变压器的健康状态，提前预警潜在故障，还能减少因故障停机造成的经济损失，确保煤矿的安全生产。 关键词: 矿用变压器、故障诊断、支持向量机、改进布谷鸟算法 中图分类号: TD611 文献标识码: A 文章编号: 1671-0959(2019)11-0134-04 参考文献: [1] 盖超会, 王成刚. 基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断[J]. 煤炭工程, 2019, 51(11): 134-137. 这项研究对于矿用变压器的维护管理具有重要的实践意义，也为其他领域中复杂系统的故障诊断提供了新的思路和方法。