[发明专利]一种基于混沌理论和蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法在审
| 申请号： | 202211437457.X | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115905836A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 薛健侗;马宏忠;倪一铭;万可力;迮恒鹏 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/23213;G06N3/006 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混沌理论和蜉蝣优化K‑means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法，步骤如下：步骤1：在变压器箱体设置测点，获取各测点的振动信号，选取振动幅值最大的测点D作为最佳测点；步骤2：计算测点D采集振动信号的最大Lyapunov指数，判断其混沌特性；步骤3：计算具有混沌特性的振动信号的关联维数、Kolmogorov熵作为变压器绕组松动故障的混沌特征；步骤4：将振动信号进行相空间重构，得到相空间轨迹；步骤5：采用蜉蝣优化算法优化K‑means算法的初始聚类簇中心，再对相空间轨迹聚类，最终对所得K个簇中心计算簇中心矩之和与矢径偏移作为变压器绕组松动故障的几何特征；步骤6：变压器绕组非正常状态的混沌特征和几何特征与参考值对比，实现精确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混沌 理论 蜉蝣 优化 means 算法 变压器 绕组 松动 故障 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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