DTBSVM的向量投影法在变压器故障诊断中的应用 (2013年)

文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中，解决了如何构建有效SVM层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况，利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度，根据可分性测度进行排序，设计比较合理的层次结构进行分类。这种方法建立的故障诊断模型，是一种一对多、多对多分类相结合的故障诊断模型，用于解决多分类问题效果较好；这种方法对于N类分类问题，只需构造(N-1)个 SVM分类器，并且不存在不可识别的区域，分类过程比较快速，具有较好的泛化能力。实验证明与传统的三比值法和神经网络方法相比，所提出的方法 ### DTBSVM的向量投影法在变压器故障诊断中的应用 #### 一、研究背景及意义 电力变压器作为电力系统中的关键设备之一，在电力输送过程中起着至关重要的作用。因此，确保其正常运行对于保障电网的安全稳定至关重要。然而，由于各种内外部因素的影响，变压器可能会发生故障。传统的故障诊断方法如三比值法和神经网络方法虽然在一定程度上能够解决问题，但存在诊断准确率不高、泛化能力不足等问题。为了克服这些局限性，本文介绍了一种基于决策树支持向量机（DTBSVM）结合向量投影法的新方法，旨在提高变压器故障诊断的准确性。 #### 二、关键技术与方法 **1. 决策树支持向量机（DTBSVM）** 决策树支持向量机是一种集成学习技术，它通过构建决策树来组织多个支持向量机（SVM），从而实现高效的多分类任务。DTBSVM的关键在于合理地构建决策树的层次结构，以优化整个分类系统的性能。 **2. 向量投影法** 向量投影法是一种用于计算两个类之间可分性的度量方法。通过对不同类别样本集之间的空间距离进行计算，并利用欧氏距离和径向基函数等数学工具，可以得到各类别间的可分性测度。基于此测度，可以对类别进行排序，进而设计出更为合理的层次结构来进行分类。 **3. 类间可分性测度** 在DTBSVM中，通过计算类间距离来确定不同类别的可分性。具体来说，采用欧氏距离计算两个样本点之间的距离，利用径向基函数（RBF）核来衡量样本点之间的相似度。这样可以有效地处理非线性可分问题，提高分类精度。 **4. 构建层次结构** 根据类间可分性测度的结果，设计出一种合理的层次结构。这种结构通常采用一对多或多对多的分类方式。对于N类分类问题，只需要构造(N-1)个SVM分类器，这不仅减少了计算资源的需求，还提高了分类速度。 #### 三、实验结果与分析 为了验证所提出方法的有效性，研究人员进行了详细的实验测试。实验结果表明，与传统的三比值法和神经网络方法相比，DTBSVM结合向量投影法在故障诊断的正确判断率上有了显著提高。这种方法不仅能够快速准确地识别出变压器的故障类型，而且在处理多分类问题时表现出了更好的泛化能力和稳定性。此外，该方法还具有以下优点： - **快速分类**：由于只需构建较少数量的SVM分类器，因此分类过程非常迅速。 - **无不可识别区域**：通过合理的设计，避免了传统方法中存在的不可识别区域问题。 - **泛化能力强**：基于向量投影法的层次结构设计使得模型能够更好地适应未知数据。 #### 四、结论 DTBSVM结合向量投影法为变压器故障诊断提供了一种高效可靠的解决方案。这种方法不仅在理论上有坚实的数学基础，而且在实际应用中也展现出了较高的准确性和实用性。未来的研究方向可以进一步探索如何优化决策树的结构，以及如何利用更先进的机器学习算法来提高诊断效率和准确性。