基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法,仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法。仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

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.     

基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断

为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分(合)闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t_1、t_2、t_3、t_4、t_5、I_1、I_2、I_3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性,实验结果显示,模糊RBF神经网络高压断路器的故障诊断模型能够准确的诊断出故障类型,其准确率达到99%,具有良好的实用性。与基于模糊BP神经网络的故障诊断方法相比,该方法收敛速度快,训练时间短,均方差较小,为0.107 3。     

基于RBF神经网络的凝汽器故障诊断研究

针对BP网络的训练收敛速度慢,网络初值对学习性能影响比较大的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的故障诊断方法。介绍了RBF的网络结构和训练方法,并应用于凝汽器故障诊断中。通过对现有凝汽器运行中常见的典型故障及征兆集的分析,建立了完备的学习样本。通过实例证明,RBF网络训练速度快,分类性能良好,在故障诊断领域具有很好的实用性。     

基于AGA优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断

针对径向基神经网络(RBF)用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法.采用AGA对RBF神经网络的隐含层节点数、隐层基函数的中心和宽度进行优化,以此提高RBF网络的泛化能力.通过大量收集和整理工作形成样本集,使用训练样本训练RBF网络,根据网络输出结果对通风机故障进行诊断.仿真结果表明,相较于RBF神经网络,AGA优化的RBF神经网络收敛速度更快,迭代次数更少,能够有效识别通风机故障类型,诊断结果准确率更高.     

基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断

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.     

RBF神经网络在高加故障诊断中的应用

提出了径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF网络)应用于高加故障诊断的基本方法。利用Matlab神经网络工具箱对高压加热器进行故障诊断,并分别创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断,根据诊断结果的综合对比,证明了RBF神经网络在诊断速度、诊断精度上均优于BP网络,说明RBF网络应用于高加的故障诊断准确、可靠,在机械故障诊断方面具有广泛的应用前景。     

能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

高压真空断路器是电力系统开关设备中极其重要的一种高压电器,而高压断路器故障中80%是由于机械特性不良造成,为此通过小波包变换对高压断路器机械振动信号进行了分析,以信号的能谱熵作为特征输入向量,建立了粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的高压断路器故障识别系统模型,最后对实际高压断路器振动信号进行获取分析并得到结果。实验结果表明,高压断路器正常信号能谱熵向量各元素分布比较均匀;而故障信号所得能谱熵向量各元素变化较大且有一定变化规律;粒子群优化后的RBF网络模型在正确率、精度等方面高于传统神经网络模型。实验结果表明该方法用于高压断路器的故障诊断是可行的,并且可以为断路器的故障诊断提供更好的理论依据。     

基于RBFNN的高压输电线路故障诊断

本文在对电力系统故障诊断方法进行分析的基础上,利用径向基函数(Radial Basis Function-RBF)网络适合于求解模式识别问题的优势,提出了应用RBF神经网络(简称RBFNN)来实现高压输电线路的故障诊断,建造了基于RBFNN的高压输电线路故障诊断模型结构,并且给出了确定RBF网络最佳聚类数的标准.仿真分析及容错性测试结果表明,本文所提方法能有效地实现高压输电线路系统的故障诊断,而且在网络的训练速度以及对因干扰而畸变的输入信息情况的容错能力方面都优于传统的BP神经网络,对实时信息处理系统具有一定的适用性.     

基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断

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。     

基于径向基函数神经网络和模糊控制系统的电网故障诊断新方法

该文针对RBF神经网络的知识存储和诊断过程是一个黑箱，对运行人员不透明，且当电网拓扑结构发生变化或扩展时，神经网络只能重新训练等问题，推导并建立了RBF神经网络和模糊控制系统之间的等值关系，使得蕴含在RBF神经网络权重中的知识转变为等值模糊控制系统中用语言表述的规则。在此基础上，针对电网结构发生变化或扩展情况，提出了RBF神经网络的局部重新训练新算法。提出的基于RBF神经网络和等值模糊控制系统的故障诊断方法在IEEEll8母线系统中进行了仿真试验，结果表明：基于RBF网络与等值模糊系统的故障诊断方法诊断知识易于理解，诊断过程透明，并能适应电网拓扑结构发生变化或扩展的情况，效果理想。     

基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。     

基于模糊RBF神经网络PID算法的无刷直流电机控制

高压断路器永磁无刷直流电机操动机构采用直流电机驱动断路器连杆,推动动触头运动,完成分、合闸操作,具备良好的快速响应能力和控制性能.文章构建了无刷直流电机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了模糊RBF神经网络PID控制算法以及数学模型.分别用传统PID与模糊RBF神经网络PID控制策略,对高压断路器动触头运动特性控制过程进行了仿真.仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制器能够较好地实现动触头的速度跟踪控制,使其按照给定运动速度特性曲线动作,实现对断路器动触头的准确控制,证明了模糊RBF神经网络PID控制策略在配有无刷直流电机的操动机构运动控制系统中是一种行之有效的控制方法.     

基于概率神经网络的高压断路器故障诊断

高压断路器是最重要的电力设备之一,在电力系统中起控制和保护作用。为了提高高压断路器故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的高压断路器故障诊断方法。该方法在分析高压断路器的故障特性来确定特征信号的基础上建立了PNN故障诊断模型,该模型将采集的特征数据作为网络的输入,通过Parzen窗估计法得到类条件概率密度,进而按Bayes决策规则对特征数据进行分类。经仿真表明,概率神经网络故障诊断模型具有收敛速度快、故障诊断准确率高、容易训练等特点。因此,该方法是一种有效的故障诊断方法,具有良好的应用前景。     

用HCM聚类算法RBF网络诊断输电线路故障

在分析高压输电线路故障诊断方法的基础上,利用径向基函数(RBF)网络适于求解模式识别问题的优势,建造了基于RBF网络的高压输电线路故障诊断模型结构,来实现高压输电线路的故障诊断。同时采用基于优化原理的HCM算法实现聚类过程,来确定RBF网络的隐含层节点数,使网络的利用效率较高。仿真分析及容错性测试结果表明,该法能有效地实现高压输电线路系统的故障诊断,且在网络的训练速度及对畸变输入信息的容错能力方面都优于传统的BP神经网络(BPNN),对实时信息处理系统有一定适用性。     

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。     

基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法

高压断路器作为电力系统的开关及保护设备,其可靠地工作对整个电力系统的安全运行具有很大的意义。为了迅速、精确地诊断高压断路器故障,提出一种基于学习向量量化(LVQ)网络的高压断路器机械故障诊断方法。首先,模拟高压断路器灭弧室机械故障状态,采集断路器的机械振动信号;其次,提取高压断路器机械故障振动信号的小波包能量作为特征量,建立基于LVQ网络的高压断路器机械故障诊断模型;最后,将LVQ网络、思维进化优化(MEA)的LVQ网络、BP网络和RBF网络在网络迭代步数、网络误差以及预测置信度方面进行比较。结果表明,提出的基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法相比较于其他诊断方法具有一定的快速性,并具有较高的置信度。     

BP和RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用和对比研究

气隙的击穿电压是决定外绝缘水平的重要因素之一,现有关于击穿电压的理论都是单参数的经验公式,对某一特定大气条件下的击穿电压则很难估计.本文讨论了BP及RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用,详细说明了在人工气候室中进行击穿试验的过程和BP、RBF神经网络的构建方法.使用人工气候室中获得的样本数据对网络进行训练,用训练好的网络对击穿电压进行预测,结果表明BP及RBF神经网络均能较好地对气隙击穿电压进行预测.并对BP及RBF神经网络进行了比较,RBF神经网络在收敛速度、网络构建、非线性逼近以及泛化能力方面都要优于BP神经网络,更适合于气隙击穿电压的预测.     

基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断

由于断路器运行时监测数据量大,以前采用的反向传播算法(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的故障诊断存在网络结构复杂、诊断速率慢等缺点,为了快速准确地得出断路器故障原因,提出一种基于变精度粗糙集-支持向量机的断路器故障诊断算法。利用变精度粗糙集约简决策表去除断路器庞大监测数据里的冗余信息,降低过程数据的维度,并结合支持向量机对粗糙集处理后的信息进行故障诊断,可减少诊断时的主观因素,并具有容错性和解释性,该诊断方法是可以有效实施的。