【摘要】：由于變壓器故障征兆與故障類型之間具有復雜的非線性關系,采用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法存在收斂速度慢、準確率低和自適應能力差等缺點.針對以上問題,提出了一種基于自適應遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法,建立了以變壓器的故障特征參數(shù)為輸入、以主要故障類型為輸出的故障診斷模型;將自適應遺傳算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡有機地結(jié)合起來,利用自適應遺傳算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的基函數(shù)寬度和中心進行優(yōu)化,將優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡應用于變壓器故障診斷.仿真結(jié)果表明,該診斷模型加快了網(wǎng)絡收斂速度,改善了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力,提高了故障診斷正確率,具有良好的實用性.
[Abstract]:Because of the complex nonlinear relationship between transformer fault symptoms and fault types, the traditional BP neural network diagnosis method has some disadvantages, such as slow convergence speed, low accuracy and poor adaptive ability. The fault diagnosis model with the main fault type as the output and the fault characteristic parameters of the transformer as the input, combines the adaptive genetic algorithm with the RBF neural network, optimizes the width and center of the RBF neural network by using the adaptive genetic algorithm, and applies the optimized RBF neural network to the transformer fault diagnosis. The simulation results show that the diagnosis model speeds up the network convergence speed, improves the generalization ability of RBF neural network, improves the fault diagnosis accuracy and has good practicability.
【作者單位】： 河南理工大學電氣學院;
【基金】：2006年河南省科技計劃項目(編號:0611022300)
【分類號】：TM407;TP183

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 鮑文勝;劉曉剛;;基于自適應遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法[J];山東師范大學學報(自然科學版);2007年03期

【共引文獻】

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1 邱浩;賀萍;;擴展T-S模糊模型在建模中的方法研究[J];湖南師范大學自然科學學報;2008年02期

2 楊梅;卿曉霞;王波;;基于改進遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法[J];計算機仿真;2009年05期

3 盛飛;莊健;;多層RBF網(wǎng)絡的自適應遺傳算法及其在實函數(shù)逼近中的應用[J];安徽工業(yè)大學學報(自然科學版);2013年02期

4 彭義春;牛熠;胡琦偉;;基于IRBF的入侵檢測系統(tǒng)的研究[J];計算機應用與軟件;2013年09期

5 李高云;張雪英;;用遺傳算法改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別系統(tǒng)中的應用[J];太原理工大學學報;2009年04期

6 于光帥;于憲偉;;一種改進的自適應遺傳算法[J];數(shù)學的實踐與認識;2015年19期

7 王海軍;喬燁;;基于GA-RBF模型的無線電波信號預測研究[J];微型電腦應用;2011年12期

8 王海軍;林志偉;;PSO-RBF無線電波信號預測模型研究[J];現(xiàn)代計算機(專業(yè)版);2013年04期

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1 肖長冬;RBF網(wǎng)絡的改進及其在焊膏印刷厚度預測中的應用[D];西安電子科技大學;2010年

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3 周哲;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制研究[D];武漢工程大學;2011年

4 李成國;基于人工智能的配棉技術和紗線質(zhì)量預測系統(tǒng)的研究[D];北京服裝學院;2008年

5 田山;陜西渭河流域水資源監(jiān)測調(diào)度系統(tǒng)研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2009年

6 李高云;優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡用于語音識別的研究[D];太原理工大學;2009年

7 劉偉峰;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的磨礦過程控制模型研究[D];吉林大學;2010年

8 華德梅;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡入侵檢測模型的研究[D];合肥工業(yè)大學;2010年

9 王成林;起重機桁架臂頂節(jié)局部拓撲優(yōu)化研究[D];大連理工大學;2012年

10 盛飛;多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的自適應遺傳算法[D];安徽工業(yè)大學;2012年

【二級參考文獻】

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1 趙志剛;單曉虹;;一種基于遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法[J];計算機工程;2007年06期

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3 李紅利,張曉彤,蘭立柱,孫兆林;基于遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化設計方法[J];計算機仿真;2003年11期

4 鄭自然;劉希玉;;基于遺傳算法的適合紋樣花卉圖案設計方法[J];山東師范大學學報(自然科學版);2006年03期

5 歐陽森,王建華,宋政湘,陳德桂,耿英三;一種新的改進遺傳算法及其應用[J];系統(tǒng)仿真學報;2003年08期

【相似文獻】

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3 賈嶸;蔡振華;羅興，

本文編號：2204097