模糊遗传算法的神经网络方法在变压器故障诊断中的研究

摘要：

基于油中溶解气体数据,避开了传统的比值方法,采用模糊遗传算法的神经网络(FGA-BP)方法来诊断变压器故障.该方法是在遗传寻优过程中,用模糊控制的方式对杂叉率与变异率进行动态调节,并结合神经网络来对故障实现模式识别.为了优化模式特征量,文章用灰关联分析方法对样本集进行了筛选,得到了一组模式特征向量,以此DGA数据作为FGA-BP的输入值,经过FGA-BP运算后,优化出一组用于模式识别的权重与阈值,在此基础上,结合实例对该诊断方法进行了分析与探讨.

关键词：模糊遗传算法、人工神经网络、故障诊断、变压器

所属期刊栏目：17

分类号：TP183;TM621.8(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-01-27（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：17-21