一种基于混合智能算法的变压器故障识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810884245.3
IPC分类号：G06N3/00;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2018-08-06
申请人：
广东工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于混合智能算法的变压器故障识别方法
申请号	CN201810884245.3	申请日期	2018-08-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-15	公开/公告号	CN109214500A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市大学城外环西路100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	覃炜梅;吴杰康;金尚婷
代理机构	广东广信君达律师事务所	代理人	杨晓松

摘要

本发明公开了一种基于混合智能算法的变压器故障识别方法，包括以下步骤：建立样本集，确定识别模型的结构规模、预设参数；根据所述识别模型的预设参数生成粒子群，其中每一个粒子表征一组待寻优的识别模型参数；计算粒子群中每个粒子的适应度，选择粒子的进化方式，更新粒子的位置与速度，当达到设定的迭代次数时输出寻优结果，将寻优结果作为识别模型参数，建立识别模型，利用识别模型进行变压器故障的识别。本方法利用算法对大量数据进行挖掘分析学习，然后做出判断和预测，不受专家经验与主观认知局限，扩展性强，通过基于数据的自学习与推理能力实现智能化。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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