基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别

《基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别》是一篇聚焦于电力系统中关键设备——自动转换开关（ATS）故障识别的研究论文。该论文结合了信号处理、智能优化算法以及深度学习技术，旨在提高ATS在复杂工况下的故障识别准确率和实时性。

自动转换开关作为电力系统中的重要保护设备，其运行状态直接关系到系统的稳定性和安全性。然而，在实际运行过程中，由于环境因素、设备老化或操作不当等原因，ATS可能会出现多种类型的故障。传统的故障检测方法往往依赖于经验规则或简单的阈值判断，难以应对复杂多变的故障模式。因此，研究一种高效、准确的故障识别方法具有重要意义。

本文提出了一种融合变分模态分解（VMD）与改进灰狼优化算法（IGWO）的深度置信网络（DBN）故障识别方法。首先，利用VMD对ATS的电流信号进行多尺度分解，提取出不同频率成分的模态分量，从而获得更丰富的特征信息。VMD作为一种新型的自适应信号分解方法，能够有效避免传统方法如经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题，提高了信号处理的精度。

其次，为了进一步提升模型的性能，本文引入了改进灰狼优化算法对深度置信网络的参数进行优化。传统的灰狼优化算法（GWO）虽然在全局搜索方面表现出色，但在局部收敛速度和稳定性方面存在一定不足。为此，作者对GWO进行了改进，通过引入自适应惯性权重和变异机制，增强了算法的收敛效率和鲁棒性。

在模型构建方面，深度置信网络作为一种强大的非监督学习模型，能够从原始数据中自动提取高层次的抽象特征。通过对VMD分解后的信号进行训练，DBN可以有效地捕捉故障特征，并实现对不同故障类型的分类识别。此外，该模型还具备良好的泛化能力，能够在不同工况下保持较高的识别准确率。

实验部分采用真实ATS故障数据集进行验证，结果表明，与传统方法相比，本文提出的算法在识别准确率、误判率和计算时间等方面均取得了显著提升。特别是在面对噪声干扰和多类故障混合的情况下，该方法依然表现出较强的鲁棒性和稳定性。

综上所述，《基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别》为电力系统中的故障诊断提供了一种新的思路和方法。通过将先进的信号处理技术和智能优化算法相结合，该研究不仅提升了ATS故障识别的准确性，也为相关领域的进一步发展提供了理论支持和技术参考。