改进PSO优化模糊RBF神经网络的牵引变压器故障诊断研究

为了快速准确地识别出油浸式牵引变压器的常见故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的油浸式牵引变压器故障诊断方法。针对粒子群算法局部搜索能力不足的缺点,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络的结构参数,从而构建起基于油中气体分析技术的改进PSO优化模糊神经网络的牵引变压器故障诊断模型。实验及仿真结果表明,与BP神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。