基于BP神经网络的变压器故障诊断方法

本文利用BP神经网络对变压器进行故障诊断。该方法以变压器油中特征气体的含量作为输入参数,输入到经过训练之后的BP神经网络,经过实际输出与期望的对比分析表明,采用该方法对变压器进行故障诊断是有效的。     

基于改进蝙蝠算法优化BP神经网络的电力变压器故障诊断研究

提出了一种基于改进蝙蝠算法优化BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值和阈值参数进行优化,并针对蝙蝠算法优化后期易陷入局部最优缺点,使用混沌算法对群体进行混沌优化,使其减少无效迭代,提高收敛速度。将优化得到的参数值应用到构建的BP神经网络诊断模型中,对数据进行训练和测试。通过实例分析,表明改进蝙蝠算法优化BP神经网络用于变压器故障诊断具有实用性和有效性。     

基于Dempster-Shafer证据理论和人工智能的变压器故障诊断研究

传统的溶解气体分析方法和基于溶解气体分析数据的人工智能技术在变压器早期故障诊断中的应用由来已久。Dempster-Shafer证据理论已被应用于存在不确定性和冲突的各种面向人工智能的应用中。为了克服故障类型之间的冲突及提升变压器故障诊断正确率,该文提出了基于Dempster-Shafer证据理论和人工智能的变压器故障诊断方法。利用反向传播(Back propagation, BP)神经网络基于5种关键气体的浓度百分比检测变压器故障,并将其作为第一证据。利用模糊逻辑基于3种气体比率检测变压器故障,并将其作为第二证据。利用证据理论对BP神经网络和模糊逻辑检测结果进行集成分析,得到最终的诊断结果。研究结果表明证据理论和人工智能在变压器故障诊断中具有良好的应用前景。     

变压器故障诊断的ANN技术研究

目的解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题。方法采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法。结果建立了一BP神经网络模型,使网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。结论神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值。     

基于BAS-BP模型的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断中BP神经网络诊断精度不够高的缺陷,提出一种天牛须搜索(BAS)算法与BP神经网络相结合的算法.将天牛须搜索算法寻优后的初始权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值,建立模型并进行仿真测试.结果表明,与传统BP神经网络相比,新模型有效克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,为变压器故障诊断提出了一种新的方法.     

基于免疫粒子群和BP神经网络的变压器故障诊断技术

为了解决粒子群算法的早熟收敛问题和BP神经网络梯度下降训练法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,将免疫学中的克隆、变异理论用于粒子群算法的优化,建立免疫粒子群算法并给出算法步骤及免疫粒子群算法训练BP神经网络的步骤,将其应用到电力变压器的故障诊断中.仿真实验证明所提出的方法对变压器故障的诊断准确率可达95%以上,能够满足工程应用的需要.     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

证据理论在变压器故障诊断中的应用

为了提高变压器故障诊断的准确性,引入了一种基于证据理论的诊断方法。根据变压器故障的特征数据,采用2个并行的BP神经网络对变压器进行局部故障诊断,以获得彼此独立的证据,再采用证据理论对各证据进行融合。实验结果表明,该方法可有效地提高诊断的准确率,减少诊断的不确定性。     

基于RBF神经网络的变压器故障诊断及MATLAB仿真研究

研究应用RBF神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,设计一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验,结果表明RBF神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。     

基于人工神经网络的液压泵故障诊断

本文对目前广泛应用于故障诊断中的BP神经网络及其对液压泵进行故障诊断的原理进行了简单介绍,并对神经网络在液压泵故障诊断中的应用进行了综述。     

思维进化算法优化模糊神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于思维进化算法的模糊神经网络变压器故障诊断方法。该方法利用思维进化算法中的趋同和异化操作,对模糊神经网络中输入变量的隶属度函数位置参数和宽度参数以及神经网络的连接权值进行全局优化,可有效地克服常规模糊神经网络BP算法收敛速度慢、精度不高和遗传算法训练模糊神经网络速度缓慢、易陷入局部极小等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解。并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,实例表明,采用该方法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,说明了该方法的正确性和有效性。     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

利用VB5.0实现基于人工神经网络的变压器故障诊断软件

由变压器故障诊断中的气体分析法出发,建立了基于人工神经网络中ＢＰ算法的网络模型,并用ＶＢ５．０将其“集成”于一软件包内．测试结果表明,该软件不仅能准确地诊断出５种变压器故障,而且具有非常好的人机交互界面,使对人工神经网络“一无所知”的人员也易于操作,从而为进一步开发变压器在线检测大系统奠定了一定的基础．同时,通过软件的实现也证实可视化语言ＶＢ确实非常适合开发工程类软件．     

自适应学习速率法在变压器故障诊断中的应用

为了提高电力变压器故障诊断的准确率,针对油中溶解气体分析,提出了一种基于误差自动调节修正因子的自适应学习速率法,使神经网络通过自身的误差变化过程自动调整学习速率修正因子,保证网络总是以最大的可接受学习速率进行训练,从而提高网络收敛速度。针对电力变压器故障气体及故障类型的特点,建立了电力变压器故障诊断BP(Back-Propagation)网络模型,应用该算法和原算法对该故障诊断网络模型进行训练。仿真结果表明,该算法的训练次数减少了35.4%,收敛速度提高了44.9%,有效地改善了网络模型的性能。将该算法应用于电力变压器故障诊断,能较为精确地判断出电力变压器的故障类型,故障诊断准确率达90.8%。     

基于遗传小波神经网络的变压器故障诊断

电力变压器油中溶解气体的色谱分析是变压器故障诊断的重要方法,通过该方法可以间接了解变压器的运行状态和内部潜在故障.人工神经网络已经成功地应用于电力变压器故障诊断,但学习样本数多和输入输出关系复杂性减慢了网络的收敛速度.为解决此问题,将用遗传算法改进的小波神经网络应用于电力变压器故障诊断,克服小波算法易于陷入局部极小、收敛速度慢等缺点.     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

DNA优化的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题,将DNA算法和神经网络有机结合,利用DNA算法的全局搜索能力,优化网络的初始权值和阈值,解决其本身固有的两个缺陷,进而提高了BP神经网络诊断故障时的准确性和快速性。以道岔控制电路的故障诊断为研究对象,建立了基于DNA优化的BP神经网络的故障诊断优化模型,使用MATLAB仿真软件对故障诊断模型进行了仿真分析。结果表明,DNA算法优化的BP神经网络的泛化能力、诊断精确性都要优于BP神经网络。     

一种BP神经网络软件的设计

介绍了BP神经网络模型及其算法,设计出一种基于模糊的能实现的任意结构的三层BP神经网络软件.软件网络模型具有较高的可靠性.测试表明,该神经网络软件的学习效果达到较高的精度,可广泛应用于故障诊断、模式识别、最优预测等方面.