改进小波网络在油浸式变压器故障诊断中的应用

• 作者: 彭辉 方健 李自品 舒乃秋
• 来源期刊: 高压电器
• 学科: 工学
• 关键词: 前馈小波神经网络 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 在线监测
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 115-120
• 分类号: TM41
• 字数: 3601字
• 语种: 中文

摘要

小波网络是近年来神经网络研究中的一个新分支,是结合小波变换理论与神经网络的思想构造的一种新的神经网络模型.笔者构造的前馈小波神经网络是将小波分析与BP神经网络融合,以Gauss小波及其伸缩平移系作为隐含层小波基函数并且对小波神经网络做了一些改进.选择了300组油中溶解气体含量作为前馈小波神经网络训练及故障识别的样本,并对仿真结果进行分析.实验结果显示:文中构造的小波神经网络适合变压器故障诊断,其性能优于改良IEC法,传统BP神经网络法和基于主成分分析法的BP神经网络.该方法已经运用在实际的变压器故障诊断项目中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭辉	武汉大学电气工程学院	45	622	12.0	24.0
2	舒乃秋	武汉大学电气工程学院	116	1489	22.0	32.0
3	李自品	武汉大学电气工程学院	20	246	9.0	15.0
4	方健	武汉大学电气工程学院	10	28	2.0	5.0