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RBF神经网络和自适应遗传算法的变压器故障诊断

由于变压器故障征兆与故障类型之间具有复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断方法存在收敛速度慢、准确率低和自适应能力差等缺点.针对以上问题,提出了一种基于自适应遗传算法的RBF神经网络故障诊断方法,建立了以变压器的故障特征参数为输入、以主要故障类型为输出的故障诊断模型;将自适应遗传算法和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于变压器故障诊断.仿真结果表明,该诊断模型加快了网络收敛速度,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断正确率,具有良好的实用性.     

基于PCA与GA-LM-BP神经网络的变压器故障诊断

研究基于油中溶解气体的变压器故障诊断问题.采用主成分分析与数据归一化方法,对变压器故障样本数据进行规范化处理,使其更具有代表性.对比主成分规范化前后的样本故障诊断结果,主成分分析能够消除特征气体样本数据间的相关性,使输入层样本数据更加符合神经网络工作机理.实验可得主成分规范化后的样本故障诊断结果优于未经过主成分分析规范化的故障诊断结果.在主成分分析对数据规范化的基础上,进一步改进BP神经网络算法,建立基于Levenberg-Marquardt算法的LM-BP神经网络故障诊断模型,改善了BP神经网络模型诊断精度不高,网络收敛困难以及易陷入局部极小值等问题.利用遗传算法对LM-BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后再进行第2次神经网络训练,克服了LM-BP神经网络性能受初始权值和阈值限制的问题,使故障诊断正确率提高了6.16%.通过对441组样本数据中随机选取的376组训练样本和65组检验样本进行故障诊断实验,诊断正确率达到83%,表明所构建的基于PCA与GA-LM-BP神经网络的故障诊断方法是一种有效的变压器故障诊断方法.     

基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter,TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法.首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位.该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系.与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位.     

遗传神经网络在齿轮故障诊断中的应用

由于齿轮故障征兆与故障之间具有非线性和耦合性等特点,采用BP神经网络对齿轮进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络齿轮故障诊断方法,即在利用BP神经网络对齿轮进行故障诊断的基础上,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行修正,得到全局的最优值.仿真结果表明,该诊断策略具有故障诊断能力强和诊断效率高的特点,改善了齿轮故障诊断的精度和速度.     

基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析

为提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,本文将小波包变换、BP神经网络和遗传算法三者相结合,提出了一种基于小波包和GABP神经网络的故障诊断模型。由小波包的分解与重构在滚动轴承故障原始信号中提取有效的故障特征向量,并利用遗传算法优化BP神经网络,然后训练和诊断滚动轴承信号的故障类型。同时,运用Matlab软件把采集的数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于传统BP神经网络,利用遗传算法优化的神经网络对故障的诊断正确率更高,并且收敛速度较快,说明由遗传算法优化的BP神经网络在故障诊断方面具有较好的效果,而且遗传算法的引入使轴承故障诊断的适应度和准确率更高。该研究为滚动轴承的故障诊断提供了理论基础。     

基于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计

介绍了BP神经网络的结构和算法,分析了如何将BP神经网络用于机械设备的故障诊断,结合汽轮发电机组的故障特性,建立了汽轮发电机组故障诊断的神经网络模型,并利用该神经网络模型对汽轮发、也机组的故障进行了诊断,诊断结果是正确和有效的。     

基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法

为了高效、快速、准确地确定高压断路器的故障,提出了一种基于红外诊断与神经网络相结合的高压断路器新型故障诊断方法。首先,利用红外测量技术采集高压断路器故障样本,并将故障样本进行归一化;其次,构造BP神经网络故障诊断模型,提出一种新型改进BP神经网络算法,将构造的高压断路器故障样本输入到改进BP神经网络中进行训练,得到改进BP神经网络的相关参数;最后,通过仿真研究验证了提出的基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法的合理性与优越性。     

利用改进遗传神经网络算法进行电力变压器故障诊断

将改进遗传算法与BP算法有机结合的混合算法用于神经网络训练,有效地解决BP算法易陷入局部极小问题,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真.实例仿真结果表明该方法对变压器进行故障诊断具有较快的收敛速度和较高的诊断精度.     

基于LM-BP神经网络的机床伺服系统故障诊断

针对故障复杂、传统维修方法较难实现快速、准确的故障定位问题,在克服传统BP神经网络进行故障诊断存在问题的基础上,引入基于LM-BP的神经网络方法,对机床伺服系统进行故障诊断和分析。设计了一种基于LM-BP神经网络的机床故障诊断方案,应用3层BP神经网络,建立机床伺服系统LM-BP神经网络故障诊断模型,实现在一个复杂的非线性动力系统中,根据设备运行参数的变化调整分类过程,准确判断故障及其位置。实验结果表明,LM-BP神经网络较传统BP神经网络能更精确地诊断机床运行中伺服系统的故障和预测机床运行中伺服系统出现的故障类型。