基于振动信号和小波神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于振动信号和小波神经网络的电力变压器故障诊断方法.采用变压器油箱表面的振动信号作为采样信号进行频谱分析提取特征频率信号,并以此特征频率信号乘以电流标么值的平方作为训练样本进行小波神经网络训练,小波神经网络输出量能够反映出频谱特征向量和变压器故障类型之间的映射关系,从而实现变压器的故障诊断.实验结果表明,使用该方法能够有效地对变压器进行故障分类及其诊断,并且小波神经网络具有很好的泛化能力.     

基于小波包变换和神经网络的逆变器故障诊断

本文提出了一种基于小波包变换和神经网络的PWM逆变器故障诊断方法。利用小波包分解的分频特性对逆变器机侧电流信号进行小波包分解,求得故障特征频率相应子频带的信号能量值,将此作为神经网络的输入,通过对神经网络的训练,确定网络参数,对故障数据的分析,达到故障诊断的目的。仿真结果表明该方法的有效性。     

遗传小波神经网络及在电机故障诊断中的应用

本文给出了基于优化遗传算法的小波神经网络故障诊断模型。首先利用改进的遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和阈值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛,而且故障识别的能力和精度也大大提高。同时引进比小波分析具有更强高频分析能力的小波包技术,并将其应用到故障信号的特征频率分析中,以得到的结果作为改进遗传神经网络的输入信号,保证训练网络的准确性。通过对电机故障进行仿真试验,证实该方法的有效性及正确性。     

一种模拟电路故障诊断方法的研究

基于模拟电路发生故障会导致电路信号小波包系数某种对应改变以及神经网络非线性逼近的特点,提出了一种基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法。先仿真得到正常和故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Haar小波包变换并提取小波包系数,并对各频段小波包系数变化值的能量进行归一化处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定模拟电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

一种模拟电路故障诊断方法的研究

基于模拟电路发生故障会导致电路信号小波包系数某种对应改变以及神经网络非线性逼近的特点,提出了一种基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法.先仿真得到正常和故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Haar小波包变换并提取小波包系数,并对各频段小波包系数变化值的能量进行归一化处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定模拟电路故障诊断的神经网络模型.仿真结果表明基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法取得了较好的效果.     

基于小波包和概率神经网络算法的短路故障识别方法

为快速准确识别电力系统短路故障类型,根据电力系统发生短路故障时零序电流的能量特征,提出一种基于小波包和概率神经网络算法相结合的短路故障识别新方法。首先利用Matlab/Simulink建立仿真模型,对系统进行短路故障仿真。然后利用小波包对零序电流进行采样和分解,提取小波包分解重构系数,对各频段内的能量进行归一化处理,得到能量特征向量。最后对特征向量进行概率神经网络的训练和测试,将预测样本代入训练结果进行验证,其结果证明该方法能够快速准确地识别短路故障。     

基于小波神经网络的电力电缆故障定位方法研究

为实现电力电缆故障点在线迅速准确的定位,结合电力电缆的故障特点,提出一种利用小波神经网络对电力电缆故障进行定位的方法。应用小波包分析理论对电力电缆故障信号进行特征提取,并在此基础上利用人工神经网络强大的非线性特征函数拟合能力来实现小波包系数到故障距离的映射,解决故障在线测距问题。选择若干历史故障测距数据进行仿真试验,试验结果表明,利用训练成熟的小波神经网络能够在较小的误差范围内实现故障定位。     

基于多小波包系数熵和人工神经网络的输电线路故障类型识别方法

基于多小波包分解系数和信息熵的概念定义了多小波包系数熵的表达式,并提出多小波包系数熵和人工神经网络相结合的输电线路故障类型识别方法：首先对不同故障工况下采集的故障电流信号进行适当的多小波包分解,计算各频带的系数熵;然后构造多小波包特征向量,将这些向量作为训练样本对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行训练;当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包系数熵特征向量输入训练好的RBF神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。     

基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究

提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的小波神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。诊断结果表明,与常规神经网络诊断方法相比,频谱分析与这种小波神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效、并具有诊断速度快和泛化能力强等优点。     

引入二代小波的自适应BP神经网络局部放电故障识别

将二代小波与神经网络相结合进行局部放电故障分类。基于二代小波与信息熵理论,提取放电信号,以小波能谱熵与系数熵作为特征量。将提取的特征向量输入神经网络进行训练,训练时通过改进共轭梯度法自适应调整误差,得到最优训练网络。采用该文算法、经典神经网络以及小波神经网络,分别对放电模型产生的3种放电类型进行识别测试的结果表明:该文方法在识别准确率以及算法执行效率上,均优于经典神经网络以及小波神经网络。     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断改进

在运用神经网络进行模拟电路故障诊断的过程中,代表着故障特征的网络输入至关重要,由于小波变换的时频局部化和多尺度分析等特性,将两者结合起来,通过小波变换对模拟电路的输出响应进行故障特征提取,同时解决PSPICE与MATLAB之间的数据通信问题,提出将蒙特卡罗分析产生的所有训练样本经过处理后输入到一个神经网络进行训练的方法,从而避免了训练多个神经网络。利用神经网络对各种故障模式进行分类,实现模拟电路的故障诊断,并进一步与传统的BP网络故障诊断法进行比较。仿真结果表明,该方法可以实现故障检测及定位,诊断的准确率显著提高,适用于模拟电路故障诊断。     

基于改进粒子群算法的小波神经网络在变压器 故障诊断中的应用

针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特性,结合油中气体分析法,设计了一种改进粒子群算法的小波神经网络故障诊断模型。模型采用3层小波神经网络,并用一种改进粒子群算法对其进行训练。该算法在标准粒子群算法的基础上,通过引入遗传算法中的变异算子、惯性权重因子和高斯加权的全局极值,加快了小波神经网络训练速度,提高了其训练的精度。仿真实验证明这种改进粒子群算法的小波神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断提供了一条新途径。     

基于小波神经网络的电网故障诊断研究

分析了小波神经网络的基本原理,将小波神经网络引入到电网故障诊断并在4母线系统进行了测试.仿真结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力,与基于BP神经网络的电网故障诊断方法相比,基于小波神经网络的电网故障诊断方法原理简单、诊断效果更为理想.     

基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法

阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。     

基于改进型小波神经网络的灭火系统故障诊断

在装甲车辆灭火系统故障诊断中,小波神经网络算法能将故障诊断定位到元件级,但各元件存在容差,导致参数变化的连续性和随机性使得诊断率不高。为了提高小波神经网络算法在灭火系统中的诊断率,针对网络在运行过程中存在着收敛效果差、训练误差大及容易陷入局部极小值的缺点,网络无法继续训练和测试,提出一种以增加动量的小波自适应神经网络的改进型算法,可以使网络运行更稳定,学习速率更快。经MATLAB仿真实验表明改进后的算法诊断率远高于普通算法。     

神经网络诊断变压器故障的新方法

介绍了一种用于信号分类识别的小波神经网络,其网络权值由小波函数集充当,并在学习过程中应用了共轭梯度法。将此小波神经网络用于变压器油色谱诊断,经仿真计算,证实它具有比ＢＰ网络更好的逼近性能,可以达到较高的准确率。     

一种改进的小波神经网络应用于电动机故障诊断

对基本的小波神经网络进行改进,用遗传算法取代传统的梯度下降法,对小波神经网络中的初始参数进行全局优化.将经过改进的小波网络应用于电动机的故障诊断,并对5组电动机故障数据进行验证.实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了此方法应用于电动机故障诊断的正确性和有效性.     

基于小波神经网络的在线警报处理系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的普通的逼近能力，提出了一个基于小波神经网络的电力系统故障段辨别方法。故障诊断系统依据保护继电器和断路器的采样信息估计电力系统中故障段的位置。仿真结果显示，小波神经网络故障诊断系统能正确估计电力系统单一故障和多重故障的位置，即使在电力系统中存在保护继电器和断路器误动或拒动的情况下，小波神经网络也能给出合理的结果。测试结果表明，小波神经网络在电力系统警报处理系统中有良好的应用前景。     

基于改进遗传小波网络的电机故障诊断研究

用频谱分析方法提取了无刷直流电动机的正常工作状态和几种常见的故障(位置传感器一路故障、A相绕组断路故障和驱动开关断路故障)时的特征信号,进行了诊断算法研究,提出了用改进遗传算法优化小波神经网络参数的调整过程,并用改进遗传小波神经网络对无刷直流电动机进行故障诊断。仿真结果表明,与经典遗传小波神经网络、小波神经网络和BP神经网络等方法进行比较,该方法在无刷直流电动机故障诊断中具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。