[发明专利]基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取基于经验模态分解法得到的故障特征样本空间；

利用免疫系统淋巴细胞种群进化个体的多样性和抗体之间的相似程度、抗体浓度改进粒子的聚合适应度，获取融入了生物免疫系统中的多样性和免疫记忆特性的人工免疫系统粒子群优化算法；

利用所述将所述融入了生物免疫系统中的多样性和免疫记忆特性的人工免疫系统粒子群优化算法对所述故障特征样本空间中的样本数据进行处理，完成故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于：所述获取基于经验模态分解法得到的故障特征样本空间，具体包括以下步骤：

获取各种状态下的电抗器振动信号；

对所述各种状态下的电抗器振动信号进行经验模态分解；

计算分解得到的各个模态分量与原信号之间的相关系数，根据设定的选取规则选取对应的模态分量构建故障特征样本空间。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于：所述设定的选取规则为选择相关系数大于或者等于0.4的模态分量。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工免疫粒子群聚类算法的特高压并联电抗器故障诊断方法，其特征在于：所述利用免疫系统淋巴细胞种群进化个体的多样性和抗体之间的相似程度、抗体浓度改进粒子的聚合适应度，具体包括以下步骤：

获取平均信息熵H(N)，所述平均信息熵H(N)的计算公式为：

式中，H_j(N)为第j个基因的信息熵，将其定义为：

式中，p_ij表示第i个符号出现在基因座j上的概率，i＝1,2,3,…,S，即

获取相似度A_ij，所述相似度A_ij表示两抗体i与j间的相似程度，其计算公式为：

式中，H(2)表示抗体i和j的平均信息熵，将抗体i和j之间相似度的概念扩展至整个群体，得到群体总相似度A(N)，所述群体总相似度A(N)的计算公式为：

A(N)越大，群体多样度越低；A(N)越小，群体多样度越高；由于不论群体规模N为多少，A(N)军落在0与1之间，故采用A(N)表征群体多样度；

获取抗体浓度，所述抗体浓度指相似抗体占总群体的比重，即

其中，λ指相似度常数，取值范围为[0.9，1]；

获取聚合适应度，所述聚合适应度就是对粒子适应度进行修正，其计算公式为：

fitness'＝fitness.exp(k.C_i)

式中，k取负数。