基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断

• 作者: 任静 黄家栋
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 免疫聚类 RBF网络
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 6-9,14
• 分类号: TM76
• 字数: 3733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.11.002

摘要

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种免疫RBF混合智能诊断算法,用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;用遗传算法对RBF网络训练,进一步优化网络的结构和连接权重,将训练后的RBF网络应用于变压器故障诊断.经过大量实例分析,并将其结果与其他算法进行对比,表明该方法算法精简,诊断正确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄家栋	华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室	67	611	13.0	21.0
2	任静	华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室	17	93	4.0	9.0