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改进PSO优化Elman神经网络在变压器故障诊断中的应用

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【作者】 王平韩志勇

【Author】 WANG Ping;HAN Zhi-yong;Department of Electrical and Electronic Engineering,Chengde Petroleum College;Huaneng Jilin Energy Sales Co. Ltd.;

【机构】 承德石油高等专科学校电气与电子工程系华能吉林能源销售有限公司

【摘要】 针对BP神经网络在变压器故障诊断中存在的不足,提出了一种基于粒子群算法(PSO)改进Elman神经网络的故障诊断方法。首先引入Elman神经网络,选取BP算法(反向传播算法)和油中溶解特征气体含量比值作为故障特征向量。针对该模型受网络结构及初值影响较大的缺点,采用标准PSO和改进PSO对网络进行优化、测试。通过对比,改进的PSO在降低误差、加快收敛速度和提高预测准确性等方面效果更好。证明所提出的方法在故障诊断中的正确性和可行性。

【所属期刊栏目】 工程技术应用 (2018年05期)
  • 【DOI】10.13377/j.cnki.jcpc.2018.05.012
  • 【分类号】TP183;TM407
  • 【下载频次】75
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