【摘 要】
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针对FCM（模糊C-均值聚类）在变压器故障诊断中的不足,提出采用纵横交叉算法优化FCM（CSOFCM）聚类来进行故障诊断。溶解气体分析与FCM相结合,能有效提高变压器故障诊断的准确率,但FC
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51307025）, 广东省自然科学基金（S2013040013776,S2012040007911）, 广东省教育厅育苗工程项目（2013LYM-0019）
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针对FCM（模糊C-均值聚类）在变压器故障诊断中的不足,提出采用纵横交叉算法优化FCM（CSOFCM）聚类来进行故障诊断。溶解气体分析与FCM相结合,能有效提高变压器故障诊断的准确率,但FCM存在聚类结果不稳定和容易陷入局部最优等问题。而纵横交叉算法是一种基于种群的随机搜索算法,在算法中首次提出了维局部最优概念和纵横交叉双搜索思想。实验证明,相比其它主流群智能优化算法,CSO算法在解决维数灾问题和收敛精度问题方面取得了较大突破,能有效克服局部最优的问题。新诊断模型有效弥补了单一诊断法的不足,拥有全局收敛性
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