基于集成学习Bagging算法的变压器故障诊断方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201110129133.5
IPC分类号：G06K9/66;G01N27/00;G01R31/00
申请日期：
2011-05-18
申请人：
华北电力大学

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著录项信息

专利名称	基于集成学习Bagging算法的变压器故障诊断方法
申请号	CN201110129133.5	申请日期	2011-05-18
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2011-12-21	公开/公告号	CN102289682A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/66 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕 G06K9/66 这些基准通过适宜的方法是能够进行调节的，例如，学习〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;6;;;G;0;1;N;2;7;/;0;0;;;G;0;1;R;3;1;/;0;0查看分类表>
申请人	华北电力大学	申请人地址	北京市昌平区德胜门外朱辛庄华北电力大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华北电力大学	当前权利人	华北电力大学
发明人	徐茹枝;王宇飞;安睿;耿啸风;周凡雅
代理机构	北京众合诚成知识产权代理有限公司	代理人	黄家俊

摘要

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。

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