神经网络在变压器故障诊断中的应用

根据变压器故障诊断的特点，采用神经网络的误差逆传播算法，运用所了相色谱分析方法，建立故障诊断的神经网络模型。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

模糊神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

及时和正确地诊断出电力变压器的故障,对维护电力系统的正常安全运行具有非常重要的意义。本文把基于模糊理论和神经网络的模糊神经网络模型应用于变压器的故障诊断中,实例分析结果表明该方法能有效提高变压器故障诊断的正确性。     

概率神经网络在油浸式变压器故障诊断中的应用

介绍了传统的三比值法,分析了概率神经网络的基本结构,建立了基于三比值法的概率神经网络油浸式变压器故障诊断模型。描述了该模型的使用方法,总结了该模型的优越性。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的特征,结合油中气体分析法及三比值法,应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。根据BP神经网络的概念、结构和算法原理,探讨了不同隐含层的神经元个数对神经网络训练性能的影响。通过对仿真结果的分析与测试,结果表明BP神经网络对变压器故障诊断具有较好的应用效果。     

气相色谱分析在变压器故障诊断中的成功应用

阐述了气相色谱分析的原理。结合电气试验,对气相色谱分析数据进行综合分析,比较准确地判断出变压器故障类型和故障部位。     

遗传算法在电力变压器故障诊断中的应用

论文在阐明电力变压器故障的一些智能诊断方法所存在的局限的基础上,对遗传算法在电力变压器故障诊断中的应用进行综述,指出其存在的优势以及不足之处,并展望了其后续的研究发展方向。     

支持向量机在变压器故障诊断中的应用

针对变压器传统检测方法的局限性,本文提出了一种基于支持向量机的电力变压器故障诊断方法,并构建了相应的数学模型。仿真结果表明,该模型能有效提高变压器故障诊断的准确率。     

电力变压器故障诊断的神经网络专家系统

介绍了产生式系统与神经网络结合的一种方法──神经网络专家系统（NNES）。根据变压器故障诊断的特点，建造了用于电力变压器故障诊断的NNES。该系统充分发挥了NN与ES各自的优点，为变压器故障诊断创造了一条新的思路。     

基于决策树神经网络模型的电力变压器故障诊断方法

根据对变压器常见故障原因及危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树．其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并在决策树的不同分支中选用不同的神经网络单元模块作为基本分类器,建立组合神经网络模型,实现了对故障的多分辨识别．该方法克服了以往单神经网络模型在结构复杂性和学习难于收敛方面的不足,大大提高了故障分析的准确度．应用结果表明该系统模型是富有成效的     

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.     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

基于SOFM神经网络的变压器故障诊断研究

SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.     

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。     

基于BP神经网络的水轮机调速系统故障诊断

调速系统在发电机及电力系统中有着举足轻重的地位,能迅速地找出调速系统故障并及时地排除故障,对电力系统的安全运行具有重大意义。文中通过对葛洲坝水力发电厂二江电厂调速系统大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理,利用BP神经网络建立了水轮发电机调速系统智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、13个输出量的故障诊断系统,较完善地反映了调速系统的故障类型.累故障诊断实例检验,该系统诊断结果正确,有良好的实用价值。     

一种基于模糊神经网络的变压器故障检测

阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型．从传统的ＢＡＭ 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Ｈｅｂｂｉａｎ 学习律的模糊联想记忆（ＦＡＭ）,进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤．模型算法分为两个步骤：激励阶段和冲突解决阶段．试验表明,该方法精度较高,应用方便．