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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
针对单端行波故障测距方法中故障点反射波与对端母线反射波的识别问题,提出了一种改进粒子群算法优化的小波神经网络的故障测距模型。提取保护安装处检测到的行波波头时间值与反向行波线模分量的李氏指数作为行波特征值,利用小波神经网络拟合行波特征值与输电线路故障距离之间的关系,构建小波神经网络故障测距模型,利用该模型可以直接得到输电线路的故障距离。在标准粒子群算法中引入遗传算法变异因子,利用改进后的粒子群算法作为小波神经网络的训练算法,优化小波神经网络的权值与阈值参数,加快了小波神经网络故障测距模型的收敛速度,并提高了输出结果的精度。仿真结果证明,该方法有效且可行。  相似文献   

2.
油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法   总被引:6,自引:4,他引:6  
为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛。仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。  相似文献   

3.
为了准确及时地识别并排除感应电动机定子匝间短路故障,保障电动机设备的安全运行,提出了一种基于最优小波树和捕食搜索遗传算法优化神经网络的新型故障诊断方法。结合故障电流的特征,采用最优小波树,将滤除基波分量后的定子残余电流信号进行分解,提取表征信号内在规律最强的分解节点能量成分,作为BP神经网络的输入特征向量。采用BP神经网络进行分类,通过捕食搜索策略优化的遗传算法选择神经网络训练的初始权值和阈值,提升网络训练的速度和准确度。实验结果表明,该方法不但可以提取优于小波包方法的最优特征向量,同时可以准确识别三种故障下的电动机定子匝间短路故障。  相似文献   

4.
吕永健  李子龙  张洪林 《微特电机》2012,40(4):19-21,37
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。  相似文献   

5.
基于振动信号和小波神经网络的变压器故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

6.
为提高风力发电机故障诊断的可靠性,结合小波变换,提出一种遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的综合优化算法.利用单子带重构改进小波变换方法对风力发电机的定子电流信号进行分解与重构,提取准确的特征量;通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作和全局寻优特性获取稳定的权值和阈值,赋值于BP网络作为初始值;借助BP网络的自学习、寻优具有精确性等特性不断训练网络;最后以BP神经网络的非线性映射能力完成对风力发电机的故障诊断.算法对比和实例分析表明,该算法对风力发电机的故障诊断有良好的实用性.  相似文献   

7.
真空断路器二次回路或操动机构运行状态能通过电流曲线特征反映。首先,通过对真空断路器分合闸线圈铁心卡涩、电压异常(过高或过低)和击穿3种常见故障进行实验室模拟,创建了故障电流曲线特征库。其次,利用故障电流信号经过经验模态分解后的经验模态分量中的能量密度乘对应平均周期为恒定常数的性质,提出一种改进经验模态分解方法来提取分合闸线圈电流特征值,并将其作为小波神经网络的输入样本集。并在此基础上,提出一种改进遗传算法与小波神经网络结合的断路器故障诊断方法。该方法利用改进遗传算法对小波神经网络参数进行寻优,旨在解决小波神经网络参数敏感问题,进而提高诊断算法收敛速度和故障诊断准确率。仿真结果表明:与传统小波神经网络诊断方法相比,利用遗传算法改进的小波神经网络方法诊断正确率高达91%,提高了10个百分点。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
本文针对模拟电路提出了1种新的基于紧致型小波神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用小波变换和主成分分析对故障信号进行预处理,然后用处理后的故障特征数据对小波神经网络进行训练和测试。仿真实验表明,该方法比普通神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高。  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
本文针对遗传算法局部搜索能力差的缺陷,把单纯形法嵌入到遗传算法中构成复合遗传算法,建立了基于遗传单纯形神经网络的大坝变形监控模型。实例研究表明,该模型较遗传神经网络模型、BP模型收敛性能好,具有较高的预报精度、较快的训练速度和较强的泛化能力,用于大坝变形预测有效可行,具有良好的应用前景。  相似文献   

12.
为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行多点遗传优化,得到最佳初始权值矩阵,在此基础上按误差前向反馈算法沿负梯度搜索进行网络学习;同时提出了一种用于BP神经网络遗传优化的染色体浮点编码方法,并描述了作用于染色体上的遗传操作算法。仿真研究表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中。  相似文献   

13.
基于模糊遗传神经网络的信息融合故障诊断技术及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在基于广义模糊加权型推理的模糊神经网络基础上,融合非一致性遗传算法,建立了一种模糊遗传神经网络。利用模糊遗传神经网络技术建立信息融合中心,对多传感器数据进行融合处理,通过多源互补信息减小故障诊断系统的不确定性。讨论了模糊遗传神经网络多传感器信息融合方法中数据处理、特征向量维数压缩与关联、归一化处理方法等。同时,对模糊遗传神经的构造以及学习训练等内容,也作了较为详细的讨论。并对模糊遗传神经网络信息融合技术应用于变压器状态的实时监测的应用前景进行了初步探讨。  相似文献   

14.
BP神经网络是一种应用面较广的神经网络,但存在明显缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。为了提高BP神经网络预测模型在状态预测中的准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的状态预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到Buck输出电压平均值进行有效性验证。仿真结果表明,改进后方法具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。  相似文献   

15.
针对BP网络的缺陷,提出了一种基于RBF神经网络的短期负荷预测方法,利用遗传算法训练神经网络,使神经网络以较快的收敛速度和较大的概率得到了最优解。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。  相似文献   

16.
王兴桐  邹宇  喻彩云 《电工材料》2021,(1):27-29,34
本文针对现有变压器绕组热点温度预测方法中存在的不足,采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服了BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷,加快了算法的收敛速度,建立基于遗传算法优化BP神经网络的变压器绕组热点温度预测模型。利用500组变压器试验数据进行仿真,结果表明,基于GA-BP神经网络的变压器绕组热点温度预测值与实际值的变化趋势基本一致,平均相对误差和均方根误差分别为2.05%和0.21。  相似文献   

17.
遗传算法和神经网络在交通事故预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了BP(误差反向传播算法)和GA(遗传算法)以及GA-BP三种神经网络,并以此分别对道路交通事故进行预测。实验结果表明,基于GA-BP算法的神经网络方法应用于交通事故的预测问题,能采用遗传学习算法优化BP神经网络模型的初始权重,即先利用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。GA-BP神经网络在收敛速度和预测精度等方面均优于BP和GA网络,从而为交通部门的未来事故预测提供了一种新的思路与方法。  相似文献   

18.
针对电力系统短期负荷预测中神经网络输入变量选择与网络训练问题,提出了一种基于回归分析与神经网络相结合的短期负荷预测方法,利用回归分析选择神经网络的输入变量,利用遗传算法训练神经网络.实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度.  相似文献   

19.
本文在分析了模糊神经网络(FNN)控制器的工作原理及设计方法的基础上,提出了一种采用遗传算法优化设计水轮发电机模糊神经网络励磁控制器的方法。其基本过程是利用遗传算法得到初始模糊控制规则,并对初始规则进行过滤,在此基础上利用遗传算法结合模拟退火对得到的模糊神经网络进行训练。仿真结果表明与根据专家经验获得模糊规则和BP算法进行学习的常规FNN比较,采用遗传算法优化设计的模糊神经网络励磁控制器所构成的励磁系统具有更好的动态性能。  相似文献   

20.
采用遗传神经网络的电力系统暂态信号分析方法   总被引:4,自引:3,他引:1  
为了提高对存在频率波动、含有衰减直流分量的电力系统暂态信号的分析精度,提出基于遗传算法和神经网络的电力系统暂态信号分析方法.该方法先采用数字微分结合遗传算法对电力系统暂态信号参数进行粗略估计,将估计值作为神经网络训练的初始值,基波频率作为待定的权值,同时估计信号频率和各次谐波的幅值,在学习算法中对各次谐波的权值采用对应...  相似文献   

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