基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究

王琼宇; 蒋波涛; 赵书宇; 朱永灿; 田毅

doi:10.26963/j.psce.2026.01005

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基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究

更新时间：2026-04-24

- 基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究
- Vol. 42, Issue 1, Pages: 40-47(2026)
- 作者机构：
  
  1. 西安工程大学电子信息学院
  2. 西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2026.01005
  CLC： TM407;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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王琼宇, 蒋波涛, 赵书宇, et al. 基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究[J]. 2026, 42(1): 40-47.
DOI：

王琼宇, 蒋波涛, 赵书宇, et al. 基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究[J]. 2026, 42(1): 40-47. DOI： 10.26963/j.psce.2026.01005.

摘要

针对单个支持向量机（support vector machine

SVM）分类性能差以及现有AdaBoost算法中各弱分类器使用同一个参数等问题，提出基于改进遗传算法（improved genetic algorithm

IGA）优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法。首先，自适应调整各个SVM中的核参数σ，利用AdaBoost算法对带有调整后的核参数的SVM弱分类器进行集成；其次，构建三级集成故障分类器，并利用IGA算法优化每一级集成分类器的参数和输入特征；最后，将优化后的IGA-AdaBoost-SVM多级故障诊断模型用于变压器的故障分类中，并通过受试者工作特征曲线对不同输入特征和方法进行分析对比。仿真结果表明，所提方法能够有效改善单个SVM分类性能差的问题，且使各个弱分类器能够选择最优参数和最优输入特征，与其他方法相比具有较高的故障诊断准确率，增强了集成分类器的分类效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

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