基于因子分析和基因表达式编程的电流互感器故障诊断

摘要

提出一种基于因子分析和基因表达式编程(GEP)的互感器故障诊断方法.先用因子分析对原数据进行一系列变换,可降低特征向量的维数,并消除向量间的相关性,从而减小了故障分类器的计算复杂度,提高训练及测试的精度.然后将得到的新样本数据用基因表达式编程算法进行训练,并构建互感器故障诊断模型.试验表明,该模型比单独使用遗传规划(GP)或遗传算法(GA)得到的结果具有更高的诊断精度和稳定性.