检索结果-南通市图书馆

作者：息佳琦黑龙江大学

学位级别：硕士

在电力系统中,为保障整体运行的稳定性,实时追踪变压器的运行状态至关重要。其中,油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)因其高效性而被广泛采用为故障检测的首要方法。然而,当前基于DGA技术的变压器故障诊断研究仍存在变压器... 详细信息

在电力系统中,为保障整体运行的稳定性,实时追踪变压器的运行状态至关重要。其中,油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)因其高效性而被广泛采用为故障检测的首要方法。然而,当前基于DGA技术的变压器故障诊断研究仍存在变压器故障数据特征维度不足、样本规模较少以及诊断精度不高等问题。故本文针对上述问题开展以下研究:(1)本文综合传统比值法及各气体占比关系等方式,将原始特征从基础维度扩展至21个特征,更全面的体现各类故障和特征气体之间的对应关系。为明确数据特征之间的关联性并优化数据质量,运用Z-score标准化对数据进行预处理,从而有效地消除油中溶解的气体浓度因数量级差异大而导致的数据不均衡问题。同时,为进一步提升数据处理效率并去除数据冗余,本文引入UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)算法进行数据降维。经实验验证,改进后的预处理方法可有效提高故障诊断模型的准确率,为后续的故障诊断奠定坚实基础。(2)为解决stacking融合策略参数过多、调参困难等问题,本文分别引入分段线性混沌映射(Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM)、螺旋搜索策略、Levy飞行和t分布变异策略等四种传统策略,在蜣螂优化算法基础上提出一种改进的蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)。(3)针对传统单一故障诊断模型准确率不高的问题,本文构建了一种基于stacking融合策略的变压器故障诊断模型。该模型通过故障诊断选取分类效果较好且更具差异性的K最近邻算法和随机森林算法作为基分类器,性能卓越且泛化性更好的XGBoost作为元分类器,以实现诊断准确率的进一步提升。本文将IDBO算法与stacking融合策略相结合,构建出IDBO-stacking故障诊断模型。通过一系列对比实验,验证了模型的有效性、鲁棒性以及在工程应用中的可行性。

关键词：变压器故障诊断 DGA UMAP 蜣螂优化算法 stacking融合策略

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基于机器学习算法及stacking融合集成模型的矿柱稳定性分析

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金属矿山 2023年第10期 67-74页

作者：张文革董陇军王加闯龚甦文罗才严郝晨良曹恒陕西凤县四方金矿有限责任公司陕西宝鸡721000 中南大学资源与安全工程学院湖南长沙410083

留设矿柱作为确保矿山地下安全开采的重要手段,开展其稳定性研究对矿山的安全生产具有重要意义。为此,基于机器学习算法及stacking融合策略开展了矿柱稳定性分析。首先,通过对原始矿柱稳定性数据样本进行统计分析,利用SMOTE(Synthetic M... 详细信息

留设矿柱作为确保矿山地下安全开采的重要手段,开展其稳定性研究对矿山的安全生产具有重要意义。为此,基于机器学习算法及stacking融合策略开展了矿柱稳定性分析。首先,通过对原始矿柱稳定性数据样本进行统计分析,利用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法对原始数据进行了样本平衡化处理,并按照80%的数据作为训练集、20%的数据作为测试集进行划分。其次,使用随机森林算法(Random Forest,RF)、K-近邻算法(K-nearest Neighbor,KNN)、支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)、线性判别降维算法(Linear Discriminant Dimensionality Reduction,LDA)、多层神经网络算法(Multi-layer Neural Network,MLPC)以及逻辑回归算法(Logistic Regression,LR)等不同算法进行分类计算。然后,通过随机搜索算法和五折交叉验证来获取每个模型的最优超参数,并分别选取上述单个方法为元模型,结合stacking融合策略构建6种集成模型。最后,通过对比评价模型的准确率、召回率、精确率和F_(1)指数等指标来确定最佳的评估方法。研究表明:在传统机器学习算法中,SVM算法在分类任务中表现最优,而在采用stacking融合策略的集成模型中,以随机森林作为元模型的stacking模型展现出最佳性能;此外,通过采用stacking融合策略,整个集成算法模型相较于各个算法对应的元模型,性能得到明显提升。

关键词：矿柱稳定性超参数优化 stacking融合策略性能评估

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