摘要 : 基于人工智能算法的变压器故障诊断和寿命预测模型在提高准确率方面已经达到了很好的效果,但是仍存在泛化性能较低,对数据质量要求过高,判断结果无法解释等问题.该文基于DBSO-CatBoost模型,提出一种可用于故障判断解释的变压器故障诊断方法.该方法基于... 展开
| 作者 | 陈长基 梁树华 吴达雷 于秀丽 陈育培 吴孟科 顾婷婷 |
|---|---|
| 作者单位 | |
| 英文名称 | An Application of Explainable Artificial Intelligence(XAI)for Fault Diagnosis and Life Prediction of Measurement Equipment |
| 期刊名称 | 《西南大学学报（自然科学版）》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Southwest University(Natural Science Edition)》 |
| 页码/总页数 | 167-177 / 11 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP391 |
| 关键词 | 可解释人工智能 故障诊断 寿命预测 机器学习 电力变压器 |
| DOI | 10.13718/j.cnki.xdzk.2024.01.014 |
| 基金项目 | 国家重点科技项目(2020YFB0906003);中国南方电网有限责任公司科技项目(070000KK52200021). |
| 收录情况 | BDHX CSTPCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 故障诊断;人工智能;加法 / TH172;TP18;O121 |
