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基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断
被引:62
作者:
潘翀
陈伟根
云玉新
杜林
孙才新
机构:
[1] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
来源:
关键词:
电力变压器;
故障诊断;
油中溶解气体分析;
遗传算法进化;
小波神经网络;
遗传算法;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM407 [维护、检修];
学科分类号:
080801 ;
摘要:
在电力变压器故障诊断方法中,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。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。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。大量实例表明,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。
引用
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页数:5
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