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CP组合神经网络在基于DGA的变压器绝缘故障诊断中的应用 被引量:13
1
作者 汪晓明 何萍 +3 位作者 吴花 陈振刚 欧阳瑾 李彦明 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期543-547,共5页
对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训... 对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 CP组合神经网络
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主动差异学习神经网络集成方法在变压器DGA故障诊断中的应用 被引量:28
2
作者 张东波 徐瑜 王耀南 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期64-70,共7页
多分类器集成是解决困难学习问题的有效手段,但其性能提升的关键在于如何保证个体分类器的差异性。通过对集成误差公式的理论分析,提出一种能主动引导成员网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解,使成员网... 多分类器集成是解决困难学习问题的有效手段,但其性能提升的关键在于如何保证个体分类器的差异性。通过对集成误差公式的理论分析,提出一种能主动引导成员网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解,使成员网络的训练准则函数中包含成员网络误差相关度的因素,并通过协同训练,引导成员网络进行差异性学习。该方法在基于油中溶解气体分析技术的变压器故障诊断的实验结果表明,该方法的故障诊断准确率优于传统的IEC三比值法与BP神经网络法,其性能也比经典的Bagging和Boosting集成方法更稳定可靠。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 差异性 神经网络集成方法 油中溶解气体分析
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基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型 被引量:23
3
作者 章剑光 周浩 盛晔 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第14期63-66,共4页
故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RP... 故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RPROP算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力,故障诊断的准确度高于传统分析方法,在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 变电设备 主变压器 状态检修 故障诊断 神经网络 弹性反馈(RPROP) 油中溶解气 体分析(dga)
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基于DGA的QPSO-BP模型变压器故障诊断方法研究 被引量:10
4
作者 程加堂 段志梅 +1 位作者 熊燕 艾莉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期57-61,共5页
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络(quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP)的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒... 为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络(quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP)的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒子位置的移动,用量子非门进行变异操作,以获取BP神经网络的权、阈值优化参数,最终实现了变压器故障诊断模型的构建。对故障DGA样本的诊断实例表明,与粒子群优化BP网络(particle swarm optimized BP neural network,PSO-BP)法、BPNN法以及IEC三比值法相比,QPSO-BP算法具有更高的诊断正确率,从而实现了变压器故障模式的有效识别。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 神经网络 变压器 故障诊断 溶解气体分析
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基于DGA与神经网络融合的变压器故障诊断方法 被引量:4
5
作者 赵峰 刘君 《机电工程》 CAS 2008年第11期27-30,34,共5页
针对传统油中溶解气体分析法(DGA)的诊断方法存在的问题,提出了一种融合传统的DGA方法与人工神经网络的综合诊断方法。利用改良的三比值法、特征气体法、无编码比值法等传统DGA方法以及基于径向基函数(RBF)神经网络方法,分别进行了初级... 针对传统油中溶解气体分析法(DGA)的诊断方法存在的问题,提出了一种融合传统的DGA方法与人工神经网络的综合诊断方法。利用改良的三比值法、特征气体法、无编码比值法等传统DGA方法以及基于径向基函数(RBF)神经网络方法,分别进行了初级诊断,最后综合考虑了各种故障类型下初级诊断结果的可靠性差异,采用模糊积分的方式将初级诊断的结果进行了融合,并通过仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 油中溶解气体分析法 神经网络 模糊积分 CHOQUET积分 信息融合
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基于模拟退火法与多层感知机的变压器故障诊断模型及其泛化性能研究 被引量:3
6
作者 高超 王志武 +7 位作者 冯玉辉 杜预 宋兵 高二亚 李乾 饶召伟 邹国平 杨仕友 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期77-85,共9页
为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同... 为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同特征组合作为MLP的输入,对比、分析了MLP诊断故障类型的正确率;研究了MLP拓扑结构、参数正则化等对诊断模型泛化性能的影响。使用训练数据以外的变压器故障数据测试学习完成的诊断模型,获得较高的测试准确率。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知机 模拟退火 dga 故障诊断
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基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:62
7
作者 潘翀 陈伟根 +2 位作者 云玉新 杜林 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第13期88-92,共5页
在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替... 在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明,该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 遗传算法进化 小波神经网络 遗传算法
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结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用 被引量:77
8
作者 徐文 王大忠 +1 位作者 周泽存 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期109-112,共4页
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量,实现故障诊断。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法 被引量:24
9
作者 陈伟根 潘翀 +2 位作者 王有元 云玉新 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期52-55,共4页
为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条... 为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。 展开更多
关键词 变压器 溶解气体分析 人工神经网络 小波神经网络 故障诊断 方法
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基于改进小波神经网络算法的电力变压器故障诊断方法 被引量:22
10
作者 陈伟根 潘翀 +2 位作者 云玉新 王有元 孙才新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1489-1493,共5页
大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学... 大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学习率改进小波神经网络的变压器故障诊断算法。选择400组油中溶解气体含量作为小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明:较之比值法,改进的小波神经网络故障诊断算法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 小波神经网络 改进算法
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有源电子式互感器故障诊断技术的研究与应用 被引量:29
11
作者 王涛 张宁 +1 位作者 刘琳 杨超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期74-79,共6页
作为继电保护和自动化装置的信息源头,电子式互感器的运行性能直接影响整个电网,由于受到环境和电磁辐射的影响,其输出信号的稳定性是智能变电站普及推广应用的瓶颈。通过对电子式互感器运行中的故障类型进行分类,采用分段函数模拟不同... 作为继电保护和自动化装置的信息源头,电子式互感器的运行性能直接影响整个电网,由于受到环境和电磁辐射的影响,其输出信号的稳定性是智能变电站普及推广应用的瓶颈。通过对电子式互感器运行中的故障类型进行分类,采用分段函数模拟不同的故障类型,利用小波理论分析对故障信号进行除噪处理,再通过小波分解对除噪后的信号进行故障检测定位,归纳为小波-神经网络的故障诊断分析方法。该方法能够直接判别漂移偏差故障、固定偏差故障和变比偏差故障,对提高智能变电站运行可靠性具有前瞻性的意义。 展开更多
关键词 电子式互感器 故障诊断 小波变换 人工神经网络 分段函数
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基于邻域粒子群优化神经网络的变压器故障诊断 被引量:13
12
作者 贾嵘 徐其惠 +1 位作者 李辉 刘伟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期8-10,19,共4页
为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种邻域粒子群算法优化BP神经网络的电力变压器油中气体分析(DGA)方法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压器油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的邻域粒子群算法优化后的神... 为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种邻域粒子群算法优化BP神经网络的电力变压器油中气体分析(DGA)方法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压器油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的邻域粒子群算法优化后的神经网络进行变压器故障类型诊断。试验结果表明,该类方法具有很好的分类效果,较好地解决了变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,对故障类型的正判率较高。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 粒子群算法 神经网络
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模糊理论、专家系统及人工神经网络在电力变压器故障诊断中应用──基于油中溶解气体进行分析诊断 被引量:43
13
作者 王大忠 徐文 +1 位作者 周泽存 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第5期349-353,共5页
本文介绍了模糊理论、专家系统和人工神经元网络(ANN)在变压器故障诊断中的应用,提出了可应用ES和ANN的“协商”机制,保证诊断系统知识库的完备性。提高诊断的准确性。
关键词 神经网络 模糊理论 变压器 故障诊断
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电力变压器故障诊断的神经网络方法 被引量:21
14
作者 何定 唐国庆 陈珩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1993年第8期33-38,43,共7页
提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障诊断问题的特点,采用神经网络分块技术,将网络的输入、输出分别与故障症状和故障类型相对应,建立了故障诊断的神经网络模型,并对故障实例进行了测试验证。计算结果证... 提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障诊断问题的特点,采用神经网络分块技术,将网络的输入、输出分别与故障症状和故障类型相对应,建立了故障诊断的神经网络模型,并对故障实例进行了测试验证。计算结果证明了这种方法的有效性和潜在的应用价值。 展开更多
关键词 电力变压器 故障 人工 神经网络
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基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断 被引量:16
15
作者 魏星 舒乃秋 +1 位作者 张霖 崔鹏程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期35-38,共4页
将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法,使该算法更好地协调全局和局... 将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法,使该算法更好地协调全局和局部搜索能力,有利于更快寻找到全局最优点。该算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。将该算法应用于变压器故障诊断,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多
关键词 改进PSO算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究 被引量:16
16
作者 张勇 李昕 +1 位作者 刘君华 吴浩扬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期10-14,共5页
通过将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合[1] ,来检测电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (H2 、C2 H4 、C2 H2 和CO)。实验结果表明 ,该技术的泛化能力较强 ,但识别精度在某些值处达不到实用的要求。例如 ,针对变压器油中故障... 通过将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合[1] ,来检测电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (H2 、C2 H4 、C2 H2 和CO)。实验结果表明 ,该技术的泛化能力较强 ,但识别精度在某些值处达不到实用的要求。例如 ,针对变压器油中故障特征气体的临界值在电力变压器早期故障诊断中的重要性 ,遗传神经网络数据融合技术需对混合气体临界值的识别精度作进一步提高。并在已有的融合技术基础上提出了一种新技术—分步分档识别法 ,可在大范围内保证识别的准确基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 770 16 ) ;教育部博士点基金资助项目 (980 6 982 8)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(5 0 0 770 16 ) .性 ,提高数据融合技术的实用性。该方法既可用于正常环境气氛 。 展开更多
关键词 变压器油 识别 特征气体 数据融合 电力变压器
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GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用 被引量:33
17
作者 王少芳 蔡金锭 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期3-6,共4页
将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电... 将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 色谱诊断法 人工神经网络 GA-BP混合算法 遗传算法
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基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法 被引量:14
18
作者 张慧媛 丁扬 宋林 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 1998年第2期6-11,共6页
基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良IEC三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有... 基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良IEC三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有效性和应用前景。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 模糊理论 神经网络
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基于多数据源的电力变压器分层故障诊断系统设计 被引量:10
19
作者 李静 涂光瑜 +1 位作者 罗毅 吴冀湘 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第23期85-88,共4页
在现有变压器在线监测条件普遍不足的前提下,介绍了一种基于多数据源的变压器分层故障诊断系统。该系统充分利用在线监测数据和各种电气试验、运行状况以及专家经验等信息,将人工神经网络和基于事例(case)推理的专家系统结合起来,在不... 在现有变压器在线监测条件普遍不足的前提下,介绍了一种基于多数据源的变压器分层故障诊断系统。该系统充分利用在线监测数据和各种电气试验、运行状况以及专家经验等信息,将人工神经网络和基于事例(case)推理的专家系统结合起来,在不同层次的故障诊断模型中采用不同的智能诊断手段,逐步深入、细化诊断结果,并对系统的数据流和知识流进行合理的总体规划。该系统还提供了模拟变电站数据的仿真器,可用于系统的测试,在一定程度上保证了其可靠性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 人工神经网络 专家系统 事例推理
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基于决策树神经网络模型的电力变压器故障诊断方法 被引量:13
20
作者 高文胜 钱政 严璋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期11-16,共6页
根据对变压器常见故障原因及危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树.其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并在决策树的不同分支中选用不同的神经网络单元模块作为基本分类器,建立组合神经... 根据对变压器常见故障原因及危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树.其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并在决策树的不同分支中选用不同的神经网络单元模块作为基本分类器,建立组合神经网络模型,实现了对故障的多分辨识别.该方法克服了以往单神经网络模型在结构复杂性和学习难于收敛方面的不足,大大提高了故障分析的准确度. 展开更多
关键词 电力变压器 神经网络 故障诊断 决策树
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