基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断研究

• 作者: 张超 王娣 石玮佳 郑晓琼
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 进化小波神经网络 电力变压器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.10.136

摘要

针对电力变压器故障诊断这一问题,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难.因此,基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断方法研究,构建了基于小波神经网络故障诊断方法,利用遗传算法来进行优化,针对性的神经网络权值问题,使网络性能得到改善.在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合.最后通过MATLAB软件的平台来实现编写程序图形,搭建神经网络模拟电路故障诊断的系统界面,实现诊断过程的可视化及操作简易化.最后通过实例证明该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑晓琼		24	42	4.0	5.0
2	石玮佳		9	6	2.0	2.0
3	王娣		6	4	1.0	1.0
4	张超		9	5	1.0	1.0