申请/专利权人：辽宁工程技术大学

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN117592505A

主分类号：G06N3/006

分类号：G06N3/006;G01R31/00;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：一种基于改进WOA的变压器故障检测方法。在进行变压器的故障诊断中使用鲸鱼算法建立模型时，准确率仍有欠缺，故使用混合策略来改进鲸鱼算法。首先通过引入自适应权重和非线性收敛因子优化了算法的平衡性以及使之更适合处理高位复杂的优化问题。其次引入蝙蝠算法的局部搜索机制对鲸鱼种群中的局部最优解进行有效变异操作，提高WOA跳出局部最优的能力，最后引入莱维飞行策略提升种群的多样性，短距离的移动有利于提高算法的局部搜索能力，随机的较长距离搜索更有助于全局搜索能力的提高，增加空间搜索的多样性，避免陷入局部最优的困境。

主权项：1.一种基于改进WOA的变压器故障检测方法，其特征在于：从WOA的包围猎物，气泡网捕食以及全局搜索三阶段对其进行全面改进，引入混合策略改进鲸鱼算法，包括非线性收敛因子，自适应权重，蝙蝠算法的局部搜索机制，莱维飞行策略，算法流程如图1所示；其中，混合策略改进鲸鱼算法的具体步骤为：步骤1：初始化算法各项参数，包括鲸鱼种群相关参数、蝙蝠种群数量相关参数、空间维度以及最大迭代次数；步骤2：计算并记录当前鲸鱼种群个体最优适应度值及最优位置；步骤3：更新非线性收敛因子的值以及自适应权重值，更新算法相关参数A、C、l、p；步骤4：如果p0.5，执行步骤5，否则执行步骤6；步骤5：如果-1≤A≤1且小于随机脉冲，根据公式1Xt+1＝ωX*t-A·D1并结合BA的局部搜索机制更新当前搜索个体的位置，如果A1且小于随机脉冲，根据公式2并结合BA的局部搜索机制更新当前搜索个体的位置；Xt+1＝ωXrand-A·D2步骤6：根据公式3更新当前搜索个体的位置； 步骤7：计算鲸鱼种群个体最新适应度值，更新最优位置和最优值；步骤8：当迭代次数达到最大迭代值时，终止运行，输出最优值，如果未达到终止运行条件，依次进行步骤3-步骤7。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于改进WOA的变压器故障检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD