模糊支持向量机在变压器故障诊断中的应用

"基于模糊支持向量机的变压器故障诊断" 本文主要探讨了一种改进的支持向量机（SVM）模型——模糊支持向量机（FSVM），用于提高变压器故障诊断的准确性。传统SVM在处理训练样本中的噪声和孤立点时表现出一定的敏感性，这可能降低其分类性能。为解决这个问题，研究者利用模糊理论来增强SVM的鲁棒性，构建了一个专门用于变压器故障诊断的模型。 首先，文章提出了基于二叉树的多分类方法，这种策略能够更有效地处理多类别的故障识别问题。通过这种方法，复杂的分类任务被分解成一系列二元分类子任务，从而提高了分类效率和准确性。 其次，模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means，FCM）被用来计算FSVM的模糊隶属度。FCM是一种常用的模糊聚类算法，它允许样本同时属于多个类别，并以模糊程度表示其归属。在故障诊断中，这种模糊特性有助于更好地刻画样本的不确定性和复杂性。 接着，文章选择了径向基函数（Radial Basis Function, RBF）作为核函数，RBF因其非线性映射能力而常被用于SVM，特别适合处理非线性问题。在故障诊断场景中，非线性关系可能存在于变压器的多种工作状态和故障模式之间。 最后，为了进一步优化FSVM的性能，研究者应用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）对模型参数进行寻优。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的全局优化方法，可以搜索到更优的模型参数组合，以提升模型的分类效果。 实验结果显示，基于二叉树的模糊支持向量机模型相比于传统的BP神经网络和标准SVM，具有更高的诊断准确率。这证明了提出的模糊支持向量机在变压器故障诊断中的有效性和实用性。该方法不仅提高了诊断的准确性，还增强了模型对异常和噪声的容忍度，对于实际电力系统的维护和故障预防具有重要意义。 关键词：模糊支持向量机；二叉树；故障诊断；模糊C均值聚类算法；遗传优化；变压器 中图分类号：TP319 文献标志码：A