一种早期诊断变压器故障的神经网络方法

摘要：

根据罗杰斯三比值法的理论,建立了变压器故障诊断的BP网络模型.采用启发式学习算法,减少了学习过程的振荡趋势,改善了收敛条件;采用改进的自适应调整学习率方法,减少了出现局部极值的概率.在MatLab环境下,应用该网络模型,对某台大型电力变压器进行早期故障诊断,误差为0.0020;对某台小型调容变压器进行早期故障诊断,误差为0.0019.结果表明:该模型可以指导实际生产,也可用于电机运行中的故障检测.

关键词：变压器、BP神经网络、故障诊断、算法分析、误差

所属期刊栏目：24

分类号：TM401.+1(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：黑龙江省工业指导计划96省工指62

在线出版日期：2004-01-08（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：39-41