一种新型多策略麻雀搜索算法优化支持向量机的牵引变压器故障诊断方法

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一种新型多策略麻雀搜索算法优化支持向量机的牵引变压器故障诊断方法
申请号:CN202411509911
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119377788A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明实施例公开了一种新型多策略麻雀搜索算法优化支持向量机的牵引变压器故障诊断方法,涉及变压器故障诊断领域。从优化支持向量机的参数的角度出发,针对支持向量机(SVM)在变压器故障诊断中易受最优参数的影响,导致诊断准确率低、稳定性差等问题,本发明设计了一种多策略麻雀搜索算法(ISSA)优化SVM。首先采用SPM混沌映射与折射反向学习初始化种群,在发现者中引入正弦动态自适应权重,在加入者中引入切线飞行算子,对警戒者采用柯西逆算子对原始位置更新公式进行改进,将寻优参数赋值给SVM,最后将模型应用于变压器的故障诊断中。本发明所设计的新模型对牵引变压器进行故障诊断的准确率有较大提高。
技术关键词
搜索算法优化 变压器故障诊断 多策略 表达式 位置更新 故障诊断模型 参数 牵引变压器 搜索全局 支持向量机 动态 分类器 螺旋 非线性 极值 因子