一种基于数据重构与IBKA-SVM的变压器故障诊断方法

本发明提出一种基于数据重构与IBKA‑SVM的变压器故障诊断方法，应用于变压器故障诊断领域。首先利用边界合成少数类样本结合高斯混合模型对训练集进行混合采样处理，进一步使用核主成分分析方法对构建的高维数据集进行特征融合与特征提取；其次引入混沌映射提升黑翅鸢算法初始化位置，并将透镜成像反向学习策略引入黑翅鸢算法，提高了跳出局部最优的能力。通过两个测试函数验证了改进黑翅鸢算法(Improve Black‑winged kite algorithm，IBKA)的优越性；然后基于数据重构的特征利用IBKA算法对SVM模型参数寻优，构建基于数据重构的IBKA‑SVM的变压器诊断模型。与现有技术相比，本发明的精度更高，稳定性更强。