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摘要
为充分考虑不同诊断模型间数据信息提取的差异性，发挥不同诊断模型的优势，本文基于集成学习思想提出一种双层级联的变压器故障诊断模型构建策略。首先利用无编码比值方法对油中溶解气体数据进行特征提取，然后利用第一层中的4个分类器对比数据并行分类，最后利用第二层分类模型对第一层模型的组合诊断结果进行特征提取，得到最终的诊断结果。案例验证结果表明，相较于支持向量机、分类回归树、K近邻和朴素贝叶斯4种第一层分类器，级联模型在每一种故障类型上的分类精度都达到了四个单一分类器的最优或次优水平，在综合识别准确率上分别提升了6%,24.8%,8.96%,4.99%。
- 出版日期2023
- 单位西安交通大学
