文献类型：期刊文章

作　　者：乔维德[1]

机构地区：[1]江苏省常州市广播电视大学,江苏常州213001

出　　处：《高压电器》

基　　金：江苏广播电视大学学术带头人培养工程基金资助

年　　份：2008

卷　　号：44

期　　号：3

起止页码：208-210

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率。

关 键 词：变压器 模拟退火 SAPSO-BP混合算法  故障诊断

分 类 号：TM407]