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为了提高对变压器罕见故障的诊断准确率,有效应对变压器油中溶解气体(DGA)数据存在的样本不均衡现象,提出了一种基于加权极限学习机(weighted extreme leaming machine,WELM)的变压器故障诊断方法。研究了加权极限学习机的参数对分类准确率的影响,明确了参数设置过程中的主要参数和次要参数;在此基础上提出了一种WELM的参数选择方法;给出了基于WELM的变压器故障诊断的基本流程与具体方法。实验结果表明,加权极限学习机在变压器故障诊断中具有易用性和有效性,并对少数类样本有更高的识别准