期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]广州航海高等专科学校信息与通信工程学院
年 份:2012
卷 号:31
期 号:10
起止页码:70-73
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2011、核心刊
摘 要:针对目前电力变压器故障诊断方法中的不足,提出了蚁群算法优化的神经网络故障诊断方法。充分利用蚁群算法的全局优化和启发式寻优能力,对神经网络连接权值进行优化,再利用神经网络的非线性处理及自学习能力对变压器故障样本进行训练,并仿真测试。实验结果表明,与传统故障诊断方法相比,该算法有效避免了陷入局部极小和诊断正确率不高等问题,大大减少了训练时间,提高了故障诊断效率,更能准确地反映变压器的实际故障。
关 键 词:变压器 故障诊断 神经网络 蚁群算法
分 类 号:TM407]
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