基于粒子群优化核近邻传播算法的变压器局部放电识别方法

摘要

本发明公开了基于粒子群优化核近邻传播算法的变压器局部放电识别方法，包括：搭建变压器油纸绝缘局部放电试验模型；灰度图像矩特征，分型特征和纹理特征参数的提取；主成分分析法的特征参数降维；基于核函数和共享近邻的相似度的计算公式；基于粒子群优化核近邻传播算法的分类器的方法步骤。本发明改善传统近邻传播算法只适合处理紧致的超球形结构的数据聚类问题的缺点，当数据集分布松散或结构复杂时仍具有一定的有效性。实验结果表明，应用于局部放电四种放电类型的识别时，基于粒子群优化核近邻传播算法相较于传统近邻传播算法明显提高了识别率，与BP神经网络相比提高了部分模型数据的识别率。