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申请/专利权人：华北电力大学(保定)

摘要：本发明公开了一种基于HPO‑SVM的电力变压器典型故障声纹诊断方法，包括以下步骤：S1，采集声纹数据输入分析计算机中；S2，对采集到的声纹信号进行CEEMDAN分解，然后进行包络谱峭度计算并筛选；S3，利用HPO算法对SVM中核函数的惩罚因子C与核函数参数g进行参数寻优，将最优位置的C与g值赋给SVM；S4，输入故障数据训练集到SVM中构建故障模型；S5，输入故障测试集检验HPO‑SVM算法对电力变压器声纹信号的诊断与分类能力。本发明采用上述一种基于HPO‑SVM的电力变压器典型故障声纹诊断方法，能够解决在处理存在故障特征重合的电力变压器声纹信号中存在分类结果混叠、收敛速度慢与分类效果差的问题。

主权项：1.一种基于HPO-SVM的电力变压器典型故障声纹诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，采集声纹数据输入分析计算机中；S2，对采集到的声纹信号进行CEEMDAN分解，然后进行包络谱峭度计算并筛选；S3，利用HPO算法对SVM中核函数的惩罚因子C与核函数参数g进行参数寻优，将最优位置的C与g值赋给SVM；S4，输入故障数据训练集到SVM中构建故障模型；S5，输入故障测试集检验HPO-SVM算法对电力变压器声纹信号的诊断与分类能力；S2中，对采集到的声纹信号进行CEEMDAN分解，将分解得到的IMF信号进行包络谱峭度计算，筛选包络谱峭度大的信号重组新的时间序列；具体实现过程为：在原始信号中加入高斯噪声并通过多次叠加并平均的方式消除信号中的噪声干扰，具体运算公式为： 其中fIMFl代表第l次经EMD分解的模态分量，rt代表残余分量；利用CEEMDAN将xt分解成若干个IMF分量xit，则IMF分量的包络信号为： 其中表示xit的希尔伯特变换，其中i＝1,2,…,I，I为最大分解阶数，计算包络信号的频谱，推导其包络谱峭度为： 其中Ent代表包络信号的频谱，uE为Ent的均值，N为信号的长度；S3中，具体地，S31：初始化种群位置，猎人或猎物在空间中随机生成，xn＝rand1,d.*u-l+l其中xn表示种群成员的位置，d表示问题的维数，u与l分别代表问题变量的上界与下界；S32：引入猎人搜索机制，猎人选择远离群体的猎物作为狩猎对象，xi,jt+1＝xi,jt+0.5[2CZPposj-xi,jt+21-CZτj-xi,jt]其中xi,jt代表猎人目前的位置，xi,jt+1即为猎人的下一个位置，Pposj为目标猎物的位置，τj代表猎人与猎物位置的均值，Z为自适应参数，C是算法探索中的平衡参数，其计算过程如下式： 其中t代表迭代次数，tmax代表最大迭代次数；S33：引入猎物逃跑机制，猎物为逃脱猎人狩猎而移动到全局最优位置，躲避猎人的搜索，xi,jt+1＝Tposj+CZcos2πR×Tposj-xi,jt其中：xi,jt代表猎物目前的位置，xi,jt+1即为猎物的下一个位置，Tposj为猎物的目标位置，R为[-1,1]范围内随机数；步骤S34：结合上述公式得到算法对猎人猎物行为的选择机制，设置一个调节参数δ，取[0,1]之间随机数R1与δ比较，如果R1小于δ，则执行猎人搜索机制，相反，则触发猎物逃跑机制，直到满足条件，寻优结束。

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