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1.
提出了一种基于概率神经网络的变压器故障诊断方法,并用遗传算法优化概率神经网络的平滑因子,从而提高概率神经网络诊断的正确率。结果表明,实际的油色谱数据验证了此变压器故障诊断方法的可行性和正确性。 相似文献
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使用多参量的变压器故障综合诊断技术 总被引：5，自引：3，他引：2
为全面综合诊断电力变压器故障,参考已有变压器故障综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力变压器故障综合诊断模型。通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度。诊断结果表明,基于信息融合技术的变压器多参量故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好。 相似文献
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传统的变压器故障诊断方法存在编码不全,容易错判漏判的缺点。随着变压器在线监测技术的发展和产品需求的增加,变压器故障诊断技术朝着智能化的方向发展。为提高故障诊断率,结合油中气体分析法,本文提出了一种基于果蝇算法优化的概率神经网络模型的变压器故障诊断方法。作为一种新型的启发式和进化式算法,果蝇优化算法具有易理解和快速收敛到全局最优解的优点。概率神经网络结构简单、训练简洁,具有强大的非线性分类能力,将样本空间映射到故障模式空间中,从而形成一有较强容错能力和机构自适应能力的诊断网络。采用果蝇算法对模型参数进行优化,减少人为因素对神经网络设计的影响。仿真实验证明这种基于果蝇优化算法的概率神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断供了一条新途径,具有良好的研究价值和发展前景。 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
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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
7.
基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78％,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法. 相似文献
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针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合... 相似文献
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