基于主成分分析和基因表达式程序设计的变压器故障诊断OA北大核心CSCDCSTPCD
Transformer fault diagnosis based on principal component analysis and gene expression programming
提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计算法,并将其应用于变压器故障诊断中.用主成分分析对原数据进行一系列变换,可降低特征向量的维数,并消除向量间的不相关性；从而减小了故障分类器的计算复杂度,提高训练及测试的精度.然后将得到的新样本数据用基因表达式程序设计算法进行训练,构建变压器故障的诊断模型.利用该诊断模型对170组能反映出各种故障而又不冗余的变压器DGA数据进行学习,对另外1 30个实例进行诊断,取得了很好的效果.实验表明,所采用的算法比单…查看全部>>
A kind of Gene Expression Programming algorithm (GEP) based on Principal Component Analysis (PC A) is proposed and used for transformer fault diagnosis. The application of Principal Component Analysis can reduce the dimension of the feature vectors and eliminate the irrelevance between vectors so as to decrease the computational complexity of the diagnosis classifier and increase the training and testing accuracy. Then the obtained new sample data are traine…查看全部>>
董卓;朱永利;张宇;邵宇鹰
华北电力大学电子与电气工程学院,河北保定071003华北电力大学电子与电气工程学院,河北保定071003上海电力公司技术与发展中心,上海200025上海电力公司技术与发展中心,上海200025
信息技术与安全科学
变压器故障诊断基因表达式程序设计主成分分析DGA
transformer fault diagnosis gene expression programming principal component analysis DGA
《电力系统保护与控制》 2012 (7)
94-99,6
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
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