基于混沌优化粒子群 BP神经网络的电力变压器故障诊断

• 作者: 公茂法 宋保业 柳岩妮 王来河 钟文强
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 粒子群 BP神经网络 变压器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 13-16,32
• 页数: 5页
• 分类号: TM93
• 字数: 2996字
• 语种: 中文

摘要

针对电力变压器故障诊断问题，提出了一种基于混沌（ Chaos）优化的粒子群（ Particle Swarm Optimization） BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合，通过混沌粒子群算法寻优，得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值，然后进行网络训练和测试。利用了混沌算法的遍历性和对初始值敏感的特点，对粒子群算法进行了参数优化，引入了早熟判断机制，并在早熟状态时进行了混沌扰动，使算法后期不易陷入局部最优。通过实例训练与测试表明，CPSO－BP神经网络算法在变压器故障诊断方面有较好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	公茂法		143	821	14.0	21.0
2	柳岩妮		12	143	6.0	11.0
3	王来河		11	80	6.0	8.0
4	宋保业		17	44	4.0	6.0