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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于混沌理论和蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115905836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211437457.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于混沌理论和蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法是由薛健侗;马宏忠;倪一铭;万可力;迮恒鹏设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混沌理论和蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混沌理论和蜉蝣优化K‑means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法，步骤如下：步骤1：在变压器箱体设置测点，获取各测点的振动信号，选取振动幅值最大的测点D作为最佳测点；步骤2：计算测点D采集振动信号的最大Lyapunov指数，判断其混沌特性；步骤3：计算具有混沌特性的振动信号的关联维数、Kolmogorov熵作为变压器绕组松动故障的混沌特征；步骤4：将振动信号进行相空间重构，得到相空间轨迹；步骤5：采用蜉蝣优化算法优化K‑means算法的初始聚类簇中心，再对相空间轨迹聚类，最终对所得K个簇中心计算簇中心矩之和与矢径偏移作为变压器绕组松动故障的几何特征；步骤6：变压器绕组非正常状态的混沌特征和几何特征与参考值对比，实现精确识别。

本发明授权一种基于混沌理论和蜉蝣优化K-means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混沌理论和蜉蝣优化K‑means算法的变压器绕组松动故障特征提取方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 步骤1：在正常状态的变压器箱体上设置P个测点，获取变压器振动信号，选取振动幅值最大的测点D作为最佳测点； 步骤2：计算测点D采集振动信号的最大Lyapunov指数，判断其混沌特性； 步骤3：计算具有混沌特性的振动信号的关联维数、Kolmogorov熵作为变压器绕组松动故障的混沌特征参考值； 步骤4：将振动信号进行相空间重构，得到相空间轨迹； 步骤5：采用蜉蝣优化算法优化K‑means算法的初始聚类簇中心，再对相空间轨迹聚类，最终对所得K个簇中心计算簇中心矩之和与矢径偏移作为变压器绕组松动故障的几何特征参考值，步骤如下： 步骤5.1：将相空间各点看作蜉蝣群体；将蜉蝣群体随机均分为雄性和雌性两类，雄性个体在n维空间中的位置xi＝x1，x2，L，xn，飞行速度vmi＝vm1，vm2,L，vmn；雌性个体的位置yi＝y1，y2，L，yn，飞行速度vfi＝vf1，vf2，L，vfn； 雄性个体聚集成群，通过式1和式2调整下次飞行的速度与到达的位置； x′mi＝xmi+v′mi   2式1中：pibest＝pi1，pi2，L，pin为雄性个体i经过的最佳位置；gbest＝g1，g2,L，gn为所有雄性个体中经过的最佳位置；a1、a2为正吸引常数，用于衡量认知和社会成分的贡献，一般分别取1和1.5；b为能见度系数，用于限制该个体对其他个体的可见性，一般取2；rp＝||pibest‑xmi||、rg＝||gbest‑xmi||； 特殊地，当前最佳位置的雄性个体j按式3更新其飞行速度； v′mj＝vmj+d*r      3式中：d为舞蹈系数，一般取5；r∈[‑1，1]的随机数； 雌性个体并不成群，按照适应度函数值排序，最优雌性与最优雄性配对、次优雌性与次优雄性配对，各自向适应度函数值优于自己的雄性配偶移动；若雄性配偶的适应度函数值弱于自己，则不会被吸引，而是自行搜索移动；其速度和位置更新公式为式中：rmf＝||xmi‑xfi||；f·为适应度函数；fl为随机游动系数，一般取1； 配对后，交配产生两个子代式中：L为特定范围的随机数，一般为0，1； 然后，再在子代中随机均分雄性和雌性两类；为了控制种群总体数量不变，若子代适应度函数值比同性别上代要优，则将其替换； 至此，更新pibest和gbest，进行下一次迭代，直到达到最大迭代次数为止； 总体聚类平方误差为式中：是簇Ci的均值向量；||·||2为欧氏距离； 构造适应度函数为在得到变压器振动信号的相空间轨迹的基础上，在相空间轨迹附近空间范围内采用MOA搜索K‑means算法初始簇中心；主要步骤如下： 1初始化蜉蝣数量N、个体位置xi、飞行速度vi、簇中心个数K以及pibest和gbest； 2随机均分蜉蝣性别，确定雌雄数量各N2； 3通过式7计算适应度值，将最优值作为目标位置； 4雄性更新位置后雌性更新； 5按优选原则一一配对后每对产生两个子代，并替换上一代较劣同性个体； 6重复步骤2、3、4、5，直到达到最大迭代次数； 7将所得的位置最优解作为K‑means算法初始簇中心； 8通过式6计算总体聚类平方误差E； 按照上述步骤，计算簇中心个数K从1取到20的情况，得到E随K变化的曲线；选取E下降程度稳定时的K值作为本文变压器振动信号相空间轨迹的簇中心个数； 步骤5.2：选取簇中心矩之和作为几何特征量计算； 所述中心矩即坐标系中矢量点到原点的距离被称为中心矩，计算公式为式中：M为特征点数； 步骤5.3：选取矢径偏移作为几何特征量计算； 所述矢径偏移即点相对主对角线的距离，刻画了相空间轨迹闭合程度；计算公式为式中：M为特征点数；θ为主对角线方向单位向量； 步骤6：变压器绕组非正常状态的混沌特征与几何特征与参考值对比，实现精确识别故障。

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