模糊遗传算法的神经网络方法在变压器故障诊断中的研究

• 作者: 于萍 宋斌 张培海 王军 罗远柏
• 来源期刊: 华中电力
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊遗传算法 人工神经网络 故障诊断 变压器
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TM621.8
• 字数: 3278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6519.2004.06.006

摘要

基于油中溶解气体数据,避开了传统的比值方法,采用模糊遗传算法的神经网络(FGA-BP)方法来诊断变压器故障.该方法是在遗传寻优过程中,用模糊控制的方式对杂叉率与变异率进行动态调节,并结合神经网络来对故障实现模式识别.为了优化模式特征量,文章用灰关联分析方法对样本集进行了筛选,得到了一组模式特征向量,以此DGA数据作为FGA-BP的输入值,经过FGA-BP运算后,优化出一组用于模式识别的权重与阈值,在此基础上,结合实例对该诊断方法进行了分析与探讨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋斌		52	691	14.0	25.0
2	于萍		113	1388	19.0	32.0
3	王军		6	15	2.0	3.0
4	张培海		1	11	1.0	1.0
5	罗远柏		1	11	1.0	1.0