基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识OA北大核心CSTPCD
针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, …查看全部>>
谢国民;江海洋
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105
计算机与自动化
故障诊断油浸式变压器Adaboost集成算法切比雪夫混沌映射混合核极限学习机等度量映射
《电力系统保护与控制》 2024 (5)
P.94-104,11
国家自然科学基金项目资助(51974151)辽宁省教育厅重点实验室基金项目资助(LJZS003)。
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