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油中溶解气体分析(DGA)方法是一种典型的充油电力设备故障诊断方法,广泛应用于电力变压器故障检测与状态评估,但由于样本数据的可靠性和诊断模型的有效性影响,导致DGA诊断方法准确率较低。文中提出了一种Box-plot-SA-BP模型,首先,采用Box-plot数据检测法去除异常数据以解决数据质量的问题,然后,利用自注意力机制(Self-attention, SA)准确捕捉多参量样本数据间的联系,提取更加稳定可靠的特征,最后设计BP网络多分类模型实现变压器故障诊断。对比实验证明了Box-plot-SA-BP模型的良好性能,具有较高的应用价值。 相似文献
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一种模拟退火小波网络的电力变压器故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
关于电力变压器是电力系统的主要设备,变压器故障是危及电网安全的主要因素.在传统的故障诊断方法中,存在着易陷入局部最小和对初值依赖性较高的缺陷.根据油中溶解气体的故障诊断技术,为了准确及时检测电力变压器故障,提出对油中溶解的气体(H2,CH14,C2H2,C2H4,C2H6等)采用小波神经网络模型进行分析,对电力变压器进行故障诊断,同时引入了模拟退火算法对模型进行了结构和参数的优化,加快了训练收敛速度,避免了陷入局部极小值.进行仿真,结果表明了改进方法的有效性. 相似文献
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BP算法训练神经网络具有训练易陷入局部极小,收敛速度缓慢的缺点.将动态隧道技术运用到训练BP网络上,可以有效的改进BP网络易陷入局部极小的缺陷,但是传统的动态隧道技术训练BP网络算法在隧道方向具有不稳定性.提出一种多轨道动态隧道技术训练BP网络算法,在原基础上,增加了隧道搜索方向,考察搜索方向之间的相互影响,有效的改进了原算法的搜索效率.还对提出的新算法进行了性能分析,通过两种数据集进行了实验验证,证明其性能优于传统的动态隧道技术训练BP网络算法. 相似文献
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为了充分利用变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高故障诊断准确率,提出基于深度收缩自编码器(DCAE)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法.使用无标签样本数据对收缩自编码器进行逐层训练学习,获取到高层特征表示并确定网络结构参数;通过用有标签样本数据对DCAE-SVM网络进行微调,确定最优网络参数并完成故障诊断.实... 相似文献
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提出一个基于欧氏聚类(Euclidean Clustering,EC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变压器故障诊断模型及其求解步骤。选择典型油中气体作为模型的输入参数,按照变压器常见的13种故障类型,利用训练集样本数据建立基于EC和SVM多分类的组合故障诊断模型。通过与其他组合诊断的方法进行比较证明了该模型的有效性。 相似文献
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提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果. 相似文献
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针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。 相似文献
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一种改进的复数BP神经网络算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输人信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。 相似文献
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基于BP神经网络的故障诊断技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率. 相似文献
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BP神经网络算法的改进及收敛性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
谢立春 《计算技术与自动化》2007,26(3):52-56
研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果. 相似文献
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。 相似文献