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《电气应用》2015,(10)
粗糙集挖掘方法进行故障诊断的过程中,训练易陷入局部最优解,导致电力变压器故障挖掘诊断算法不适用于解决实际工程问题。提出基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断方法,利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等特点,对故障数据进行训练。依据给出的训练样本特征获取所求概率密度函数的统计值,将改进后的数据发送至粗糙集。在保证系统分类能力的条件下,依据分类规范,实现电力变压器故障挖掘诊断,对采集到的100组电力变压器故障数据进行仿真分析。结果表明,所提方法的局部搜索能力明显优于传统方法,所提方法在变压器故障的诊断准确率上大大高于传统方法,保证了电力变压器运行的安全性与可靠性。 相似文献
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《电气开关》2016,(6)
传统的电力变压器故障诊断方法存在着识别精度低的局限性,不能有效地进行数据分析,导致无法正确诊断故障类型甚至误诊。为此,神经网络和人工群智能算法的提出,及其在电力变压器故障诊断中的应用,大大提高了故障诊断的时效性和准确性。该类方法以传统的变压器溶解气体分析(DGA)作为数据采集基础,利用神经网络良好的非线性逼近能力,同时采用群智能算法的自组织、分布式和并行性等良好性能优化神经网络参数(权值和阀值),使得神经网络的快速收敛及精确程度大幅提高,进而用优化过的神经网络对变压器溶解气体数据分析并故障分类。最后通过实例验证表明:该类方法能够有效地对故障气体样本进行离散和约简化分析,与传统方法相比,提高了故障诊断的效率和正确率。 相似文献
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进行变压器故障诊断时,电力变压器的故障类型和故障特征往往存在着强非线性的函数关系。然而,基于循环神经网络的电力变压器故障诊断模型一般会出现故障类型诊断不清晰、收敛速度慢等问题。针对上述问题,本文提出一种采用循环神经网络和蝙蝠算法相结合的电力变压器故障诊断模型。该模型通过循环神经网络首先建立初步的故障诊断模型,然后基于蝙蝠算法优化循环神经网络的参数。通过仿真验证,基于循环神经网络和蝙蝠算法的变压器故障诊断模型具备收敛性好、故障诊断准确率高等特点。 相似文献
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由于变压器故障数据有限,采用神经网络诊断容易出现过拟合.通过Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Networks,WGAN)数据增强,采用变压器油中溶解气体作为故障诊断参量,本文提出了SE-DenseNet神经网络模型,该模型使用无编码比值法,结合深度稠密神经网络(Densely Connected Convolutional Networks,DenseNet)进行数据融合,特征重复利用以及挤压和激励模块(Squeeze-and-Excitation,SE)的特征图权重值校准的优点,运用指数衰减学习率、dropout、L2正则化、损失函数Adam收敛算法等优化方法,并且在同样数据集下将深度卷积神经网络、DenseNet与SE-DenseNet的三者性能进行定量对比分析.实验结果表明,三者之中本文提出的SE-DenseNet模型收敛速度快,准确率最高,泛化能力最强. 相似文献
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针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 相似文献
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基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统 BP 神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt 算法的 BP 神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断.该算法通过优化 BP 神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度.通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径. 相似文献
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改进粒子群优化神经网络在变压器故障诊断中的应用 总被引:4,自引:3,他引:1
变压器绕组早期故障的诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。由于变压器器身振动信号包含有丰富的信息,所以可以通过监测变压器振动信号来预估绕组的状况。笔者首先利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,并将其作为BP神经网络的输入向量,同时利用改进粒子群算法(IPSO)对BP神经网络进行优化。最后利用训练好的BP神经网络对变压器进行故障诊断。试验结果表明:与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法克服了BP神经网络的一些缺陷,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,对变压器绕组的早期故障具有良好的预测能力。 相似文献
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本文构建了一种误差自动调节修正因子的神经网络优化算法,并将其应用于变压器故障诊断.实践证明该算法能够克服传统神经网络算法收敛速度太慢、易陷入局部极小值的缺陷,并能及时准确地发现和定位变压器故障,有效克服传统神经网络算法的不足. 相似文献
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改进型组合RBF神经网络的变压器故障诊断 总被引:20,自引:8,他引:12
提出了一种在逼近能力、分类能力、学习速度等方面都优于BP神经网络的径向基函数神经网络和组合诊断的概念,并将其应用到变压器DGA故障诊断中。在处理输入数据和改进训练方法后,组合RBF神经网络诊断变压器故障训练速度快、收敛精度高、诊断准确。 相似文献
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针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性. 相似文献
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针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断。通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能。比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本。 相似文献
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基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断.通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能.比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本. 相似文献