BP网络变压器故障诊断

不仅有变压器的维修和常见故障的诊断，同时也有很多数据和算例.

基于支持向量机的变压器故障诊断技术研究和探讨。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前

变压器作为煤矿企业重要的电气设备,承担着电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离等重任,其运行状态直接影响煤矿企业的安全生产和可靠性,在煤矿生产中发挥着不可替代的作用,但是在运行过程中不可避免产生一些故障。

提出利用GA-BP神经网络的系统对变压器的故障诊断进行优化。利用GA遗传算法优化BP的初始权值,得到GA-BP神经网络。同时使用L-M算法训练GA-BP,使其可精确识别故障变压器内部的气体含量变化,并

属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简，提出一种基于遗传算法的属性约简算法。依据条件属性的重要度，把条件属性加入到相对核属性集中，将相对核加入遗传算法的初始种

BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来

充油式电力设备在电力系统中应用广泛，典型的设备包括变压器、电抗器以及充油式互感器等。大型电力变压器作为电力输送的枢纽设备，其工作状况直接影响着电力系统的安全运行，一旦发生故障将对电力系统及终端用户造成

电力变压器在电网电力能量的传输和电力能量的转换中起非常重要的作用,在电网安全防御上的作用也非同一般。电力变压器一旦发生故障会严重影响电力系统的运行,对国家财产、居民生活造成损害。因此对其故障进行研究十

变压器正常运行是煤矿安全生产的重要保证,煤矿变压器一旦发生故障而没有及时处理,不仅影响煤矿井下正常作业,甚至造成人身伤亡事故,因此必须尽可能防止和减少变压器发生故障。本文详细分析了变压器常见的故障,介

为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较

这是对深度置信网络的进一步优化,构成了一个分类器,可依据变压器的特征气体,对变压器的故障进行诊断分析,其中附带完整可运行的MATLAB代码。

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法。文中将改进的基因表达式程序设计算法应用于电力变压器故障诊断,利用新的选择算子、变异(变换)、重组算子和多种群算子保证了种群的多样性,确保算法不

基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样

本文介绍如何在matlab环境中搭建PNN网络，并将其应用于变压器故障诊断中。我们为您提供了相关阅读文档，可供参考学习。通过使用PNN网络，我们可以更准确地诊断变压器故障，提高其可靠性和使用寿命。