文献类型：期刊文章

作　　者：范俊辉[1] 彭道刚[1] 黄义超[2] 杨旭红[1]

机构地区：[1]上海电力学院自动化工程学院,上海发电过程智能管控工程技术研究中心,上海200090 [2]上海翔骋电气设备有限公司,上海201900

出　　处：《测控技术》

基　　金：上海市“科技创新行动计划”高新技术领域科研项目(14511101200);上海市发电过程智能管控工程技术研究中心项目(14DZ2251100);上海市电站自动化技术重点实验室开放课题(13DZ2273800)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：42-45

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：根据变压器产生故障时特征气体和故障类型的非线性关系,结合油中溶解气体分析方法,采用了基于改进粒子群-概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。针对PNN网络平滑因子按照经验选取的不足,以及使用粒子群优化(PSO)该参数时搜索精度低、容易早熟收敛等缺点,改进粒子群引入遗传算法的变异操作,并在迭代中对惯性权重动态调整和加速因子的线性变化,并用于训练PNN神经网络平滑因子集合;然后将改进PSO-PNN神经网络应用于变压器故障诊断中,通过诊断测试验证了该方法的有效性。

关 键 词：变压器故障诊断 概率神经网络 改进粒子群算法 平滑因子  

分 类 号：TM411] TP183]