公开(公告)号：CN102289682A

公开(公告)日：2011-12-21

申请号：CN201110129133.5

申请日：2011-05-18

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 徐茹枝 ,  王宇飞 ,  安睿 ,  耿啸风 ,  周凡雅

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了变压器故障诊断技术领域中的一种基于集成学习Bagging算法的变压器故障诊断方法。本发明选用球向量机作为Bagging算法的弱学习算法，并使用油中溶解气体分析技术作为数据采集方法，通过数据归一化、类别数值化等数据处理方法得到适用于球向量机的样本集；集成学习Bagging算法通过反复调用弱学习算法完成对样本集的训练得到强学习机H；利用强学习机H作为变压器故障诊断模型，以完成待诊断记录的故障判别。本发明在改善变压器故障诊断精度方面，有较好的适应性和较低的诊断误差。

公开(公告)号：CN102289682B

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201110129133.5

申请日：2011-05-18

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 徐茹枝 ,  王宇飞 ,  安睿 ,  耿啸风 ,  周凡雅

IPC: G06K9/66 ,  G01N27/00 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明公开了变压器故障诊断技术领域中的一种基于集成学习Bagging算法的变压器故障诊断方法。本发明选用球向量机作为Bagging算法的弱学习算法，并使用油中溶解气体分析技术作为数据采集方法，通过数据归一化、类别数值化等数据处理方法得到适用于球向量机的样本集；集成学习Bagging算法通过反复调用弱学习算法完成对样本集的训练得到强学习机H；利用强学习机H作为变压器故障诊断模型，以完成待诊断记录的故障判别。本发明在改善变压器故障诊断精度方面，有较好的适应性和较低的诊断误差。