基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断

李佰霖; 陈昱锐; 褚凡武; 付文龙; 柯学志

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231436

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基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断

更新时间：2026-02-25

- 基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断
- Issue 3, Pages: 216-220(2024)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
  3. 中国电力科学研究院有限公司
  4. 湖北理工学院电气与电子信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231436
  CLC： TM41;TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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李佰霖, 陈昱锐, 褚凡武, et al. 基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断[J]. 2024, (3): 216-220.
DOI：

李佰霖, 陈昱锐, 褚凡武, et al. 基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断[J]. 2024, (3): 216-220. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231436.

摘要

为提高变压器故障诊断准确率，提出了基于混合采样技术的数据处理方法和改进鲸鱼算法优化BP神经网络的故障诊断模型。首先通过Tomek links和SMOTE对原始数据进行去噪处理及少数类数据样本合成，然后采用Cubic map混沌映射及自适应权重调整策略改进鲸鱼算法(WOA)

利用改进后的鲸鱼算法优化BP神经网络参数；最后，利用混合采样前后的数据对传统BP神经网络、WOA-BP、CAWOA-BP三种模型进行对比仿真试验。结果表明，使用混合采样后的数据训练模型会使模型故障诊断准确率提高，且CAWOA-BP模型的表现优于传统BP神经网络和WOA-BP模型。

Abstract

关键词

Keywords

references

肖林博,陈辉,管聪.基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断[J].舰船科学技术,2023(06).

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