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邻域粗糙集与GWO-SVM联合应用下的变压器故障诊断方法研究
1
作者
程荣森
《办公自动化》
2023年第24期10-12,共3页
文章根据域名生成算法(DGA)研究变压器故障数据和变压器故障类型之间的必然联系,将诊断模型优化和故障数据处理相互结合,全面提高变压器故障诊断的准确率。并通过研发变压器故障诊断系统,将两者进行整合,实施检测变压器运行过程,构建领...
文章根据域名生成算法(DGA)研究变压器故障数据和变压器故障类型之间的必然联系,将诊断模型优化和故障数据处理相互结合,全面提高变压器故障诊断的准确率。并通过研发变压器故障诊断系统,将两者进行整合,实施检测变压器运行过程,构建领域粗糙集约简模型,研究变压器故障数据比值与故障之间的关系,将比值数据作为故障诊断样本,及时发现变压器故障问题,采取合理解决方案,将变压器故障出现问题控制在合理范围。
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关键词
变压
器
故障诊断
油中溶解气体
邻域粗糙集(NRS)
灰狼
优化
器
(
gwo
)
算法
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
邻域粗糙集与GWO-SVM联合应用下的变压器故障诊断方法研究
1
作者
程荣森
机构
信阳农林学院
出处
《办公自动化》
2023年第24期10-12,共3页
文摘
文章根据域名生成算法(DGA)研究变压器故障数据和变压器故障类型之间的必然联系,将诊断模型优化和故障数据处理相互结合,全面提高变压器故障诊断的准确率。并通过研发变压器故障诊断系统,将两者进行整合,实施检测变压器运行过程,构建领域粗糙集约简模型,研究变压器故障数据比值与故障之间的关系,将比值数据作为故障诊断样本,及时发现变压器故障问题,采取合理解决方案,将变压器故障出现问题控制在合理范围。
关键词
变压
器
故障诊断
油中溶解气体
邻域粗糙集(NRS)
灰狼
优化
器
(
gwo
)
算法
支持向量机(SVM)
Keywords
transformer fault diagnosis
dissolved gas in oil
Neighborhood Rough Set(NRS)
Grey Wolf Optimizer(
gwo
)algorithm
Support Vector Machine(SVM)
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
邻域粗糙集与GWO-SVM联合应用下的变压器故障诊断方法研究
程荣森
《办公自动化》
2023
0
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参考文献
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