基于遗传算法的神经网络在发电机定子超高频局部放电模式识别中的应用

摘要：

介绍了发电机定子局部放电高频在线监测系统的结构特点及对局部放电特征的提取,应用BP算法、自适应遗传算法AGA和AGA-BP神经网络对发电机定子超高频局部放电的三种放电类型进行了模式识别.结合AGA和BP算法各自的优点,构造了AGA-BP混合算法作为神经网络的学习算法.实验结果表明,AGA-BP神经网络解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量.

关键词：发电机、超高频局部放电、模式识别、AGA神经网络算法、AGA-BP神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：TP389.1;TM76(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金Y2004F15

在线出版日期：2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：43-47