基于加权K近邻算法的变压器故障诊断

摘要

该文将K近邻分类方法引入基于溶解气体法(DGA)的变压器故障诊断中.并针对经典K近邻方法(K-NN)存在的缺陷,提出根据待分类样本和近邻样本的距离来加权的改进方法.最后通过仿真验证了该方法的有效性.仿真表明,当K的取值在一定范围内时,经典的K-NN算法和加权的K-NN方法都具有比较高的准确性,且加权的K近邻方法比经典的K近邻法体现出了更好的性能.