基于多特征提取和麻雀搜索算法優(yōu)化XGBoost的變壓器繞組松動(dòng)診斷方法

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摘  要：

針對(duì)使用單一特征量診斷變壓器繞組松動(dòng)，在不同負(fù)載條件下存在交疊和抗干擾能力不足的問(wèn)題，提出一種基于核主成分分析（KPCA）和改進(jìn)麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化極端梯度提升（XGBoost）的變壓器繞組松動(dòng)振動(dòng)診斷方法。首先，從時(shí)域、頻域和熵值3個(gè)維度提取適用于變壓器多傳感器振動(dòng)信號(hào)的多種特征量；其次，通過(guò)網(wǎng)格搜索優(yōu)化的KPCA對(duì)特征量進(jìn)行降維；最后，構(gòu)建基于XGBoost的故障診斷模型，并采用改進(jìn)麻雀搜索算法調(diào)參，實(shí)現(xiàn)不同電流大小下變壓器繞組松動(dòng)故障準(zhǔn)確識(shí)別。（剩余21614字）