基于自适应模糊推理的电力变压器故障诊断研究

将自适应神经网络的自学习优点与模糊数学的模糊推理方法进行有效的结合,解决了变压器绝缘故障诊断中模糊规则难以确定的问题,利用自适应神经网络的自学习功能,通过神经网络的学习确定了模糊规则和模糊隶属度。建立了变压器故障诊断的ANFIS模型,实现了电力设备故障诊断,反映了变压器的实际运行状态。     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.     

思维进化算法优化模糊神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于思维进化算法的模糊神经网络变压器故障诊断方法。该方法利用思维进化算法中的趋同和异化操作,对模糊神经网络中输入变量的隶属度函数位置参数和宽度参数以及神经网络的连接权值进行全局优化,可有效地克服常规模糊神经网络BP算法收敛速度慢、精度不高和遗传算法训练模糊神经网络速度缓慢、易陷入局部极小等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解。并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,实例表明,采用该方法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,说明了该方法的正确性和有效性。     

基于FNN及DGA的变压器故障诊断系统研究

本文在探讨研究了变压器故障类型与油中溶解气体的关系，分析了改良三比值法的原理、方法规则和优缺点的基础上，提出了基于FNN（模糊神经网络）及油中气体色谱分析法（DGA）的变压器故障诊断模型，实现了以模糊神经网络为基础的变压器故障诊断系统，实例表明该系统具有较好的诊断结果和工程应用价值。     

基于RBF神经网络的变压器故障诊断及MATLAB仿真研究

研究应用RBF神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,设计一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验,结果表明RBF神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

基于模糊神经网络的水轮机组故障诊断

水轮机组状态监测与故障诊断,是水轮机组安全运行的保障。本文根据水轮机组故障诊断原理,提出了一种基于模糊神经网络的水轮机组故障诊断系统,用于水轮机组的故障诊断。试验表明,模糊神经网络既具备了模糊决策和判断的能力;又具有神经网络良好的自学习和自适应能力,提高了水轮机组故障诊断的稳定性和实时性。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的特征,结合油中气体分析法及三比值法,应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。根据BP神经网络的概念、结构和算法原理,探讨了不同隐含层的神经元个数对神经网络训练性能的影响。通过对仿真结果的分析与测试,结果表明BP神经网络对变压器故障诊断具有较好的应用效果。     

电力变压器故障诊断的神经网络专家系统

介绍了产生式系统与神经网络结合的一种方法──神经网络专家系统（NNES）。根据变压器故障诊断的特点，建造了用于电力变压器故障诊断的NNES。该系统充分发挥了NN与ES各自的优点，为变压器故障诊断创造了一条新的思路。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断方法

本文利用BP神经网络对变压器进行故障诊断。该方法以变压器油中特征气体的含量作为输入参数,输入到经过训练之后的BP神经网络,经过实际输出与期望的对比分析表明,采用该方法对变压器进行故障诊断是有效的。     

基于SOFM神经网络的变压器故障诊断研究

SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.     

基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障模糊诊断及应用

变压器绝缘故障诊断问题是电力系统维护中的关键问题,常用的故障诊断方法一般是基于油中溶解气体分析法的。重点介绍了基于油中溶解气体分析的一种新方法,即变压器绝缘故障模糊诊断法,在分析一般故障诊断方法优缺点的基础上,根据实例验证了将模糊诊断法应用于电力变压器绝缘故障诊断的可行性。     

基于遗传优化规则库的电力变压器故障诊断

提出基于遗传算法优化模糊规则库的故障诊断方法,采用模糊故障诊断系统对电力变压器的初期故障进行检测或诊断.采用遗传算法产生优化的模糊规则库,针对缺少数据样本的情况,采用自举法对数据样本进行处理及扩充,使得不同的故障类型有相等的样本数.仿真结果表明:该故障诊断方法提高了故障诊断精度和正确率,对于电力变压器故障诊断有效、可行.     

神经网络在变压器故障诊断中的应用

根据变压器故障诊断的特点,采用神经网络的误差逆传播算法,运用气相色谱分析方法,建立故障诊断的神经网络模型．运用人工神经网络的学习能力,通过对训练数据的学习,判断变压器的故障类型．     

基于遗传算法的ENN的变压器故障诊断

可拓神经网络结合了可拓学理论和人工神经网络技术.针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于遗传算法和可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法.介绍了双权可拓神经网络的结构;构造了基于遗传算法和可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

神经网络在变压器故障诊断中的应用

根据变压器故障诊断的特点，采用神经网络的误差逆传播算法，运用所了相色谱分析方法，建立故障诊断的神经网络模型。     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。