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
纸质出版:2026
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王琼宇, 蒋波涛, 赵书宇, 等. 基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(1):40-47.
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.
王琼宇, 蒋波涛, 赵书宇, 等. 基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(1):40-47. DOI: 10.26963/j.psce.2026.01005.
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.
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。
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