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模糊聚類和LM算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷_宋志

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內(nèi)容提示：·54·。第49卷第5期2013年5月。High。VoltageApparatus。Vol.49No.5May2013。模糊聚類和LM算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷。宋志杰，。王。健。（華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣州）。摘要：在變壓器故障診斷中，目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在訓(xùn)練樣本分布不均勻，收斂速度慢、容易陷于局部極小點(diǎn)等問題，導(dǎo)致整體的診斷性能下降。通過對(duì)模糊聚類及LM算法改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入研究，并引入變壓器故障診斷中，該算法應(yīng)用模糊聚類對(duì)搜集到的樣本預(yù)處理，提高樣本的質(zhì)量，再用LM算法改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化搜索方向，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度及測試精度的提高。通過實(shí)例仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法能夠有效診斷出變壓器的故障。。關(guān)鍵詞：模糊聚類；LM算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；變壓器；故障診斷中圖分類號(hào)：TM41。文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A。文章編號(hào)：1001-1609（2013）05-0054-06。TransformerFaultDiagnosisBasedonBPNeuralNetworkOptimizedby。FuzzyClusteringandLMAlgorithm。SONGZhi-Jie，WANGJian。（CollegeofPower,SouthChinaUniversityofTechnology，，Guangzhou，China）。Abstract:SomeproblemsoftraditionalBPneutralnetworkalgorithmexistedintransformerfaultdiagnosis，suchasunevendistributionoftrainingsamples，slowconvergencespeedandeasytofallintolocalminimumpoints，whichresultedinth

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