[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、装置及系统在审
| 申请号： | 201811243284.1 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109376652A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 魏旭;郝宝欣;陈轩;谭风雷;赵若妤;马宏忠;杭峰;吴书煜 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司检修分公司;河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 宿迁市永泰睿博知识产权代理事务所(普通合伙) 32264 | 代理人： | 陈臣 |
| 地址： | 211102 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了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，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。本发明能够较好地实现故障数据聚类分析，随着迭代次数的增加，最佳适应度逐渐增大，数据聚类效果越好，解决粒子群优化算法早熟收敛、搜索精度不高、局部搜索能力差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群优化算法 故障诊断 人工免疫粒子群 人工免疫系统 生物免疫系统 并联电抗器 装置及系统 故障特征 聚类算法 免疫记忆 样本空间 多样性 适应度 特高压 抗体 淋巴细胞 经验模态分解法 局部搜索能力 故障数据 聚类分析 免疫系统 数据聚类 相似程度 样本数据 逐渐增大 融入 迭代 聚合 粒子 早熟 收敛 种群 进化 搜索 改进 | ||
【主权项】：
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。
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