基于RBF神经网络和自适应遗传算法的变压器故障诊断

由于变压器故障征兆与故障类型之间具有复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断方法存在收敛速度慢、准确率低和自适应能力差等缺点.针对以上问题,提出了一种基于自适应遗传算法的RBF神经网络故障诊断方法,建立了以变压器的故障特征参数为输入、以主要故障类型为输出的故障诊断模型;将自适应遗传算法和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于变压器故障诊断.仿真结果表明,该诊断模型加快了网络收敛速度,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断正确率,具有良好的实用性.     

小波包与径向基神经网络的电力电子装置故障诊断

为提高人工神经网络对电力电子装置进行故障诊断的准确性与快速性,提出一种小波包与RBF神经网络相结合并应用于电力电子装置故障诊断的方法。以三相桥式逆变电路为例,对电路的故障信号采用小波包分解,有效地提取出故障特征后利用RBF神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法具有更快的收敛速度和更高的诊断精度,能够有效地进行电力电子电路的故障诊断。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法．通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性．     

一种电力变压器神经网络故障诊断方法

电力变压器是电力系统的重要组成部分之一,它的安全运行对电力系统的可靠供电有很大的影响,本文对电力变压器故障诊断方法进行了研究.油中溶解气体分析法是诊断电力变压器内部故障的有效手段;最速下降算法是一种常用的神经网络局部寻优算法,在电力变压器故障诊断中收敛速度较慢,易陷入局部极小值;遗传膜算法具有并行计算的特点,用于电力变压器的故障诊断,很好地解决了神经网络在搜索过程中容易陷入局部最优的问题,具有更好的故障诊断速度.数值仿真结果验证了所给方法的有效性.     

电力变压器故障诊断的人工神经网络方法

电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义．在介绍人工神经网络（ANN）和模糊理论的基本工作原理的基础上,针对变压器故障诊断的特点,运用油中溶解气体分析法（DGA）,采用分块化的反向传播神经网络（BP）,建立了变压器故障诊断的神经网络模型．通过训练和实际测试,表明了这一方法的有效性和可行性．     

自适应学习速率法在变压器故障诊断中的应用

为了提高电力变压器故障诊断的准确率,针对油中溶解气体分析,提出了一种基于误差自动调节修正因子的自适应学习速率法,使神经网络通过自身的误差变化过程自动调整学习速率修正因子,保证网络总是以最大的可接受学习速率进行训练,从而提高网络收敛速度。针对电力变压器故障气体及故障类型的特点,建立了电力变压器故障诊断BP（Back—Propagation）网络模型,应用该算法和原算法对该故障诊断网络模型进行训练。仿真结果表明,该算法的训练次数减少了35．4％,收敛速度提高了44．9％,有效地改善了网络模型的性能。将该算法应用于电力变压器故障诊断,能较为精确地判断出电力变压器的故障类型,故障诊断准确率达90．8％。     

BP神经网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了电力变压器内部常见的故障,采用BP神经网络算法建立了变压器的神经网络故障诊断模型,通过与传统的IEC三比值法相比较,表明基于BP网络的诊断方法达到了较好的故障识别与分类,诊断准确率也有显著的提高,在变电设备故障诊断中具有良好的应用前景.     

利用改进遗传神经网络算法进行电力变压器故障诊断

将改进遗传算法与BP算法有机结合的混合算法用于神经网络训练,有效地解决BP算法易陷入局部极小问题,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真.实例仿真结果表明该方法对变压器进行故障诊断具有较快的收敛速度和较高的诊断精度.     

小波神经网络在变压器故障诊断中的应用

为提高神经网络系统故障诊断的效率和准确率,考虑到小波变换的良好的时－频特性,本文结合小波变换和神经网络并应用于电力变压器的故障诊断中,取得了较好的效果。     

基于人工神经网络的电力变压器励磁涌流判别

研究了励磁涌流的产生机理和特性 ,探讨了影响励磁涌流的因素 ,对多种条件下的电力变压器励磁涌流及故障电流进行了数字仿真 ,比较了两者在物理特性上的区别。同时利用Matlab中的神经网络工具箱 ,建立了径向基函数 (RBF)神经网络模型 ,对励磁涌流和短路电流的样本进行训练 ,并对训练好的神经网络进行测试。结果表明 :RBF神经网络可以正确地区分励磁涌流和短路电流。     

基于RBF网络的汽轮发电机组故障诊断

针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,设计了RBF网络故障诊断系统．根据输入特征向量进行RBF网络的学习,并将RBF网络诊断故障的方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断．仿真结果表明：RBF网络比BP网络更稳定,训练误差更小。     

基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断

建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

对模拟电路的故障诊断,本文采用一种将遗传算法和BP神经网络结合的智能诊断方法-GA-BP算法,实现了模拟电路的故障诊断.该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法进行训练.通过仿真结果比较分析,经过遗传算法优化过的神经网络的训练步教大大减少.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点.     

贝叶斯网络在车辆状态远程故障诊断系统中的应用

为了解决车辆状态远程故障诊断系统中的不确定性问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法．这种故障诊断方法可在输入数据不完备,甚至含噪的情况下,充分利用贝叶斯网络的先验知识以及建模学习能力和概率推理算法来应对不确定性问题的表示和推理,完成系统的故障诊断．实验结果表明,贝叶斯网络方法在车辆故障诊断速度、准确性方面优于传统的基于BP算法或RBF算法的诊断方法,并且提高了故障诊断系统的鲁棒性．     

神经网络在手写体字符识别中的应用研究

总结了神经网络被用于手写体字符识别分类中的应用情况，分析了所采用的反向传播神经网络、径向基函数神经网络、自组织神经网络等网络模型及其最新的应用情况，详细介绍了神经网络集成的一些方法,并根据目前的研究现状，指出用于分类器设计的神经网络集成方法和理论研究是未来的重要研究课题.     

基于PSO-RBF的航空相机电源板故障诊断技术研究

针对机载航空相机电源板故障率高,传统故障诊断方法技术不足而造成的相机维护难度大的实际问题,提出一种基于PSO-RBF神经网络的电源板故障诊断方法。考虑选取RBF网络训练算法中隐含层节点数和中心参数的难题,采用实用粒子算法约简了RBF神经网络,设计了航空相机电源板故障诊断系统方案,并给出了诊断系统的软件模块和实现方法,实现了从计算机仿真到工程应用的电源电路故障诊断。仿真与实际检测实验结果均表明,系统在不依赖任何标准设备和附加测点时,可对航空相机电源板进行实时、全自动化故障检测,其故障现象的检测覆盖率为100%,故障诊断平均可靠性可达到97.73%,故障器件定位率可达到96.89%。     

基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型

将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型.     

汽轮机转子故障诊断算法应用研究

对汽轮机转子故障进行诊断是确保汽轮机安全运行的关键。振动信号的分析在汽轮机转子故障诊断中广泛应用。应用小波包分析方法提取振动信号特征值,进一步作为BP神经网络的输入量,建立信号特征与其故障类型的非线性映射关系,利用神经网络实现故障诊断。仿真结果表明,该方法可以有效地对汽轮机转子故障进行诊断。     

基于SVM的老年痴呆症智能诊断研究

为了验证支持向量机（SVM）更适用于基于血常规数据的老年痴呆症的预测诊断,通过仿真实验,将BP神经网络、RBF神经网络、SVM支持向量机分别应用于老年痴呆症的预测诊断,建立3种算法对应的诊断模型,并对3种模型的预测结果进行分析比较,仿真实验在Matlab软件平台上进行. 结果表明,与BP、RBF神经网络方法相比,SVM模型预测准确度高,建模时间短,整体性能好,更适用于基于血常规数据的老年痴呆症预测诊断,实际应用时可以此结论作为理论指导.