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为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种免疫RBF混合智能诊断算法,用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;用遗传算法对RBF网络训练,进一步优化网络的结构和连接权重,将训练后的RBF网络应用于变压器故障诊断。经过大量实例分析,并将其结果与其他算法进行对比,表明该方法算法精简,诊断正确率高。 相似文献
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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. 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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基于组合贝叶斯网络的电力变压器故障诊断 总被引:6,自引:4,他引:2
针对电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出了一种利用AdaBoostM1算法构建组合贝叶斯网络进行变压器故障诊断的方法.AdaBoostM1算法能够提高分类器的性能,为此,将若干个不同结构的TAN看作一系列基分类器,进行boosting迭代.即依次在训练集上训练每个基分类器.第1个基分类器用原始的训练集训练,其他基分类器的训练决定于在其之前产生的分类器的表现,被已有分类器错误判断的实例将以较大的概率出现在新分类器的训练集中,最后,这些分类器组合成为一个贝叶斯网络组合分类器.由于贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式,它提供了一种自然的表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在信息,因此应用中显示了该方法对于变压器故障诊断的适用性.在讨论变压器故障空间的基础上,针对已积累的故障变压器的大量油中溶解气体等数据,利用boosting迭代,并在此基础上构造出组合贝叶斯网络诊断模型,实现了变压器故障诊断,有利于提高诊断的准确性.此外,通过与其他组合诊断的方法进行比较进一步表明了该模型的有效性. 相似文献
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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。 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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针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。 相似文献