基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

• 作者: 李程 郑云水
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 扼流适配变压器 故障诊断 粗糙集 狼群算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 机车车辆与设备
• 页码范围: 1067-1073
• 页数: 7页
• 分类号: U224.2
• 字数: 4116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.04.030

摘要

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究.用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练.利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证.研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑云水	兰州交通大学自动化与电气工程学院	37	156	8.0	10.0
2	李程	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	11	2.0	3.0