AGA-BP神经网络的变压器分接开关机械故障诊断

• 作者: 王福忠 石秀立
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器分接开关 BP神经网络 遗传算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 11-16
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.04.003

摘要

由于变压器有载调压分接开关(On-Load Tap Changer,OLTC)机械故障征兆与机械故障类型之间有着复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断具有准确率低、收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺点,提出了一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)优化BP神经网络的故障诊断方法.利用自适应遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于OLTC机械故障诊断.仿真结果表明,AGA算法优化BP神经网络的故障诊断模型明显优于传统BP神经网络方法,有效地提高了OLTC的机械故障诊断精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	石秀立	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	13	2.0	2.0