电力电子电路故障的遗传进化神经网络诊断

介绍了一种诊断电力电子电路故障的基于改进遗传进化的神经网络混合算法 ,论述了该算法的理论和运算操作步骤后将其用于电力电子三相整流电路的故障诊断。仿真实验证明该法可诊断电力电子三相整流电路故障 ,且收敛速度快 ,诊断准确度高 ,具有实际的工程应用价值     

基于改进粒子群算法神经网络的电力电子电路故障诊断

粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电力电子电路故障进行在线诊断.仿真结果表明,改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度.     

基于新型粒子群算法的电力电子装置在线故障诊断方法

分析了12脉波可控整流电路的294种故障模式,根据整流电压畸变波形提出一种特殊的故障分类方法。通过对故障电压波形的逻辑预处理得出12维故障向量及相应的故障编码。为改善粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的性能提出一种改进的带扰动项粒子群算法。引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加一扰动项,算法的搜索效率和全局优化性能显著提高。将改进算法用于神经网络故障诊断建模,实验结果表明该系统具有诊断速度快、精度高的特点。适用于复杂电力电子设备或系统的故障诊断场合。     

改进粒子群优化神经网络的变压器故障诊断

在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(IPSO)算法和改进BP(IBP)算法,建立基于IPSO-IBP混合算法的电力变压器神经网络故障诊断模型。通过85组训练样本和16组测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现电力变压器不同故障的有效诊断,提高了电力变压器故障模式的识别能力及故障诊断准确率。     

利用Wigner-Ville分布的三相整流装置故障诊断技术

针对电力电子整流装置故障诊断方法中的故障特征提取和故障识别两个关键技术,提出了一种基于Wigner-Ville分布的三相整流装置故障诊断方法,首先建立各种类型故障信号的Wigner-Ville模时频矩阵,然后计算故障信号Wigner-Ville模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,以相似度最大为判别依据实现故障的诊断。三相桥式可控整流电路晶闸管故障诊断仿真结果表明该方法能准确对电力电子电路故障进行类型的识别和故障元的定位,对噪声具有鲁棒性,且算法简单,在解决电力电子电路故障问题上有着很好的工程实用价值。     

混合粒子群算法优化支持向量机电路故障诊断

为寻求支持向量机(SVM)中的核函数与惩罚函数的组合最优来提高电路故障诊断的准确率,提出一种混合粒子群算法与支持向量机相结合的电路故障诊断的方法。鉴于传统的粒子群优化(PSO)算法在参数寻优中容易陷入局部最优中,因此将模拟退火机制与自适应粒子变异引入到基本粒子群算法中。混合粒子群算法选用带压缩因子的粒子群优化算法来保证算法的收敛性,采用轮盘赌输策略与粒子自适应变异来避免局部最优,最终寻求到全局最优解。实验结果显示,将chebyshe滤波电路的故障诊断的准确率提高到了96%,且具有普遍性与实用性。     

基于自适应粒子群的模拟电路故障诊断

为了加快模拟电路故障优化算法收敛性和优化效率,采用了一种基于自适应粒子群算法的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,借助于遗传变异的思想在粒子群算法中引入"变异"理念,然后使用自适应的粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数,实现模拟电路的故障诊断。仿真结果表明,利用自适应粒子群算法与传统的粒子群算法相比,其训练步数明显加快,扩大算法的搜索范围,从而有效提高了网络的训练速度和优化精度。     

基于改进PSO—BP算法的变压器故障诊断

提出一种利用改进粒子群算法和反向传播算法相结合的混合算法训练神经网络进行电力变压器故障诊断的方法.在改进的粒子群算法中考虑了邻居粒子中最优粒子信息,修正个体行动策略,增强粒子群的社会学习功能,保证全局搜索的有效性;引入随机粒子群机制,利用粒子群进化过程中的种群变异机制提高算法的寻优性能.变压器故障实例仿真和分析表明,该算法在收敛速度、计算精度和平均收敛性能方面都有较大改进,可有效诊断电力变压器故障.     

差分进化算法在变压器故障诊断中应用

针对典型小样本数据的变压器故障诊断,文章提出了一种基于差分进化算法优化的支持向量机构建电力变压器故障诊断方法。该方法是采用差分进化算法来优化支持向量机核函数参数g和惩罚因子C,将优化过的支持向量机对小样本故障数据进行故障诊断。实验结果表明,该方法比网格搜索优化算法和粒子群优化算法具有更高的准确率,非常适合于电力变压器的故障诊断。     

基于CMPSO—BP算法的变压器故障诊断

将基于遗传算法交叉变异思想的改进粒子群优化(CMPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的CMPSO-BP混合算法用于训练神经网络,该混合算法有效克服常规BP和PSO-BP算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断实验。诊断结果表明,CMPSO-BP混合算法较BP及PSO-BP算法具有较高的诊断准确率。     

基于BCL-ASA-BP神经网络的模拟电路板芯片故障诊断

针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(Binary Convolution Logistic-Atom Search Algorithm,BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,并采用欧氏距离对特征进行融合,建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着,利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置,提高收敛速度和精度。然后,通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程,获得最优权值和阈值。最后,将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试,完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析,结果表明,BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%,较传统BP算法提升13.9%。     

高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法

高压断路器是电力系统关键设备之一，对其进行快速故障诊断对于事故发生后快速寻找故障发生的原因，解决事故源，确保电力系统迅速恢复正常运行有重要的意义。通过改进广义径向基人工神经网络(RBF)算法，使其具有快速故障诊断和网络自更新能力，并应用于断路器在线故障诊断专家系统。专家系统通过神经网络处理在线监测装置传送的故障数据，得到故障类型编码，利用该编码通过正向推理从知识库中找出对应的故障类型，并给出合理的故障解决办法。同时，利用神经网络的自更新能力和与专家系统的配合，专家系统还具有新知识的获取能力。     

电力电子主电路故障诊断方法研究

提出了采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障诊断的方法,分析了三相桥式可控整流电路的故障波形特点,将利用小波变换模极大值和多尺度分析理论提取的故障特征输入神经网络诊断故障。归纳了故障诊断需知的3个条件以实现控制角的检测、故障的分类和定位。仿真表明该方法有效。     

基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题,在量子计算和人工神经网络结合的基础上,提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法,并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断.实验结果表明:量子神经网络有一种固有的模糊性,它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中,从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点,且能正确地识别大部分的样本故障模式,成功地完成电力电子电路的故障诊断.     

油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法

为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛。仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。     

基于粒子群优化神经网络的高压断路器故障诊断

传统的反向传播神经网络训练算法存在学习速度慢,容易陷入局部最优值等弊端。将粒子群优化的神经网络用于高压断路器故障诊断中,根据高压断路器测试系统检测所得的实验数据,提取相应的特征向量,建立高压断路器故障诊断模型。仿真结果表明此方法简单、有效、精度高,与采用传统的反向传播神经网络的模型相比具有明显的优越性,为高压断路器故障诊断提供了有效的方法。     

电力变压器的智能故障诊断研究

将基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合构成的IGA-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和传统GA算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于电力变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,IGA-BP混合算法的收敛速度快于BP及GA算法,并且具有较高的诊断准确率。     

电力电子电路软故障诊断方法对比分析

为减少由于电力电子装置故障导致的停机时间,方便工作人员提前维修将要发生故障的器件,研究电力电子电路的软故障诊断意义重大。为此,分别分析并使用 BP 神经网络和支持向量机的故障诊断算法。基于 BP 神经网络,采用了单输出BP神经网络模型和多输出BP神经网络模型;基于支持向量机,采用了一对多(OVA)算法和一对一(OVO)算法。并以闭环控制的DC/DC变换电路诊断为例,仿真验证了诊断算法的有效性,并对各诊断算法的诊断性能进行了评估。     

基于改进神经网络算法的互感器在线监测系统关键技术研究

随着电网中电子式互感器广泛使用,互感器故障已成为亟待解决的问题。针对这一问题,本文设计了一种电子式互感器在线监测系统,对系统的组成和核心单元进行设计,结合BP神经网络和粒子群算法一起用于电子式互感器的故障诊断。并通过算例分析改进神经网络算法和BP神经网络算法的性能,结果表明,使用的诊断方法是有效和可行的。所做研究工作为我国互感器线监测系统的发展提供了参考和借鉴。