基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

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。     

加动量项且变学习速率的BP算法应用于变压器故障诊断

BP神经网络具有自学习和自适应能力,非常适合于变压器故障诊断。分析了加动量项BP算法和变学习速率BP算法存在的不足,给出了加动量项且变学习速率的BP算法的原理和优点,减轻了网络训练过程中的振荡,加速了网络的收敛。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,并将训练所得的神经网络用于变压器故障诊断,结果表明了该算法的有效性。     

基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断

将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络.该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,故障诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性.     

基于差分进化算法与BP神经网络的变压器故障诊断

针对BP神经网络在识别变压器故障时容易陷入局部最优、诊断精度低、收敛速度慢等缺点,提出一种自适应差分进化算法与BP神经网络相结合的变压器故障诊断方法。该方法采用差分进化算法优化BP神经网络初始权值和阈值,将优化结果赋值BP神经网络进行网络训练,最终得到用于变压器故障诊断的最佳网络模型。实验结果表明,该组合算法比传统BP神经网络具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,是一种更适合变压器故障诊断的高效方法。     

动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法.利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力.将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型.利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

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.     

基于混沌优化粒子群BP神经网络的电力变压器故障诊断

针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌(Chaos)优化的粒子群(Particle Swarm Optimization)BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算法寻优,得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。利用了混沌算法的遍历性和对初始值敏感的特点,对粒子群算法进行了参数优化,引入了早熟判断机制,并在早熟状态时进行了混沌扰动,使算法后期不易陷入局部最优。通过实例训练与测试表明,CPSO-BP神经网络算法在变压器故障诊断方面有较好的效果。     

基于纵横交叉优化BP神经网络的变压器故障诊断研究

为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出一种基于纵横交叉算法改进BP神经网络的故障诊断方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,利用纵横交叉CSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到最优的权值和阚值向量,并将优化值代入BP神经网络训练模型中,然后利用BP神经网络的自学习功能进行训练,最终得到基于CSO-BPNN的变压器故障诊断模型。将提出的基于CSO-BPNN算法的故障诊断结果与标准BP神经网络算法故障诊断结果进行对比。测试结果表明,CSO-BPNN算法融合了CSO算法和BPNN算法的优点,能更有效地提高变压器故障诊断的识别精度,具有良好的工程实用价值。     

基于振动噪声及BP神经网络的变压器故障诊断方法研究

文中提出了基于变压器振动噪声及BP神经网络的故障诊断方法,通过振动噪声检测系统获得变压器振动噪声信号,经FFT变换计算得到特征值,特征值作为输入量经训练好了的BP神经网络预测得到变压器故障类型。通过对6种变压器典型形态试验的诊断,验证了该方法的有效性。该方法充分利用变压器振动噪声信号,通过BP神经网络算法实现变压器带电故障诊断,大大提高了变压器故障诊断率,为变压器运维人员提供了一种带电巡检的有效途径。     

基于径向基函数网络的大型电力变压器故障诊断

研究了径向基函数（RBF）神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法,介绍了变压器故障诊断的RBF模型.通过故障诊断及仿真实例分析,将RBF网络与BP网络的性能进行比较,得出RBF神经网络训练速度快、逼近误差小、能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题的结论.