基于遗传算法及模糊神经网络的牵引变压器故障诊断系统

• 作者: 刘明光 李娜 杨罡
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 遗传算法 故障诊断 牵引变压器
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TM41
• 字数: 3667字
• 语种: 中文

摘要

本文针对油浸式牵引变压器的常见故障,提出了一种将遗传算法(GA)和模糊神经网络(FNN)相结合的GA-FNN算法对油浸式牵引变压器进行故障诊断.该算法考虑了故障信号分界过于绝对的特点,运用模糊数学对故障信号进行模糊化预处理.为了克服传统的BP算法存在的收敛速度慢和易陷入局部极小点的缺点,本文引入遗传算法,利用遗传算法良好的全局寻优化能力对FNN网络的初始权值进行优化.仿真结果表明,GA-FNN算法的学习训练次数明显的比传统的FNN算法少,训练时间短,且利用这种新算法对牵引变压器进行故障诊断的正确率可达到99%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明光	北京交通大学电气工程学院	101	826	15.0	24.0
2	杨罡	北京交通大学电气工程学院	20	209	7.0	14.0
3	李娜	北京交通大学电气工程学院	31	205	9.0	13.0