[发明专利]一种面向不平衡数据集的极限学习机变压器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201810437756.0 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108875783A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 黄新波;马玉涛;朱永灿;曹雯;蒋波涛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 胡燕恒 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向不平衡数据集的极限学习机变压器故障诊断方法，具体为，步骤1、将采集的油浸式变压器带有类标签的不平衡样本集S＝{(x1,t1),(x2,t2)...(xn,tn)}按6:1的比例分为训练样本和测试样本；其中，xi代表样本属性，i＝1，2，3，4，5，6，具体包含氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳，六种属性；ti代表类别标签，i＝1，2，3，4，5，6，1、2、3、4、5、6分别对应正常状态、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电，并用PAM算法对其进行聚类，并用PAM算法对其进行聚类；步骤2、以PAM算法的聚类簇心作为中心点，对于少数类；步骤3、极限学习机分类输出阶段，首先建立DAG‑ELM模型，然后，阶段2产生的新数据集仍按6:1分成训练集和测试集，6份用于训练建模，1份用于验证分类效果。本方法解决了不平衡数据集对变压器故障诊断结果的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 算法 故障诊断 聚类 变压器故障诊断 并用 乙炔 乙烷 油浸式变压器 极限学习机 测试样本 电弧放电 分类效果 高温过热 火花放电 局部放电 类别标签 输出阶段 训练建模 训练样本 样本属性 氢气 一氧化碳 测试集 聚类簇 新数据 训练集 样本集 中心点 甲烷 过热 中温 乙烯 标签 验证 采集 学习 分类 | ||
【主权项】：
1.一种面向不平衡数据集的极限学习机变压器故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：数据处理阶段：步骤1.1：将采集的油浸式变压器带有类标签的不平衡样本集S＝{(x1,t1),(x2,t2)...(xn,tn)}按6:1的比例分为训练样本和测试样本；其中，xi代表样本属性，i＝1，2，3，4，5，6，具体包含氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳，六种属性；ti代表类别标签，i＝1，2，3，4，5，6，1、2、3、4、5、6分别对应正常状态、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电，并用PAM算法对其进行聚类；步骤1.2：运行PAM聚类算法；步骤1.3：计算并记录聚类后的簇心ci＝(c1,c2,…c6)的位置；步骤2：SMOTE插值阶段：以PAM算法的聚类簇心作为中心点，取其近邻的5个数据点关联插值从而降低插值对分类结果的影响；步骤3：极限学习机分类输出阶段：将步骤2产生的新数据集仍按6：1分成训练集和测试集，6份用来训练建模，1份用来验证分类效果。
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