《表1 训练集和测试集样本分类》

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《基于改进蝙蝠算法优化支持向量机的变压器故障诊断研究》

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收集了260组DGA数据且每组数据都有明确的故障结论。将样本集分为两组:训练集和测试集，训练集有170个样本，测试集有90个样本，具体的样本分类如表1所示。对于n个故障类型，采用“二叉树”的分类方法需要n-1个SVM，所以针对上述6种变压器状态需要5个SVM分类器。将编号为1～6的6种变压器状态作为输入（SVM1），若判断为第1种变压器状态则输出编号为1对应的状态，否则输出除编号为1的所有状态。按照此方法依次类推直到将6种变压器状态完全分开，达到最终分类的目的。具体的诊断模型如图3所示。