| 【中文题名】 | 人工神经网络在变压器故障诊断应用中的比较研究 |
| 【英文题名】 | Comparative Research of Artificial Neural Network Applied in Transformer Fault Diagnosis |
| 【学科专业】 | 农业电气化与自动化 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-14 |
| 【中关键词】 | 变压器,故障诊断,BP神经网络,遗传算法,RBF神经网络, |
| 【英关键词】 | transformer,fault diagnosis,BP neural network,genetic algorithm,RBF neural network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>电工技术>变压器、变流器及电抗器>一般性问题>维护、检修> |
| 【论文摘要】 |
电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义。油中溶解气体分析法是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。
本文在广泛收集变压器故障数据的基础上，对三比值诊断法进行了详细的分析。三比值诊断法虽然具有较高的准确率，但是，当比值恰好在编码区间的边界处时，它就可能发生误判。
神经网络对外界的输入样本具有很强的识别分类能力和联想记忆等信息处理特点，使得人工神经网络应用于变压器故障诊断得以实现。
本文将三种不同的神经网络(BP网络、GA-BP网络与RBF网络)应用于变压器故障诊断中，分别介绍了这几种网络的结构及原理，详细阐述了在仿真过程中，不同参数的选取对网络训练效果和泛化能力的影响，故障诊断采用MATLAB语言编程实现。大量实验数据结果的分析表明，RBF神经网络在泛化能力和训练速度上相比其他两种网络具有一定的优势。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-8 |
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第1章 绪论 |
8-15 |
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1.1 变压器故障诊断的重要意义 |
8-9 |
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1.2 油中溶解气体分析法 |
9-11 |
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1.3 神经网络应用于变压器故障诊断的国内外研究现状 |
11-14 |
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1.4 本文所做的工作 |
14-15 |
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第2章 BP神经网络在变压器故障诊断中的应用 |
15-29 |
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2.1 BP神经网络概述 |
15-19 |
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2.1.1 BP神经网络结构 |
15-16 |
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2.1.2 BP神经网络激活函数 |
16-17 |
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2.1.3 BP算法原理 |
17-19 |
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2.2 本文所用的BP神经网络的训练过程 |
19-27 |
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2.2.1 输入输出向量的确定 |
19-20 |
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2.2.2 数据预处理 |
20-22 |
|
2.2.3 隐含层节点个数的选取 |
22-23 |
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2.2.4 激活函数的选取 |
23-25 |
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2.2.5 训练函数的选取 |
25-27 |
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2.3 仿真实例 |
27-28 |
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2.4 本章小结 |
28-29 |
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第3章 GA-BP神经网络 |
29-41 |
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3.1 遗传算法概述 |
29-30 |
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3.1.1 遗传算法简介 |
29 |
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3.1.2 遗传算法的特点 |
29-30 |
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3.2 遗传算法基本原理 |
30-34 |
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3.2.1 编码 |
30-31 |
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3.2.2 遗传操作 |
31 |
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3.2.3 适应度函数 |
31-32 |
|
3.2.4 控制参数的选取 |
32 |
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3.2.5 算法的终止准则 |
32 |
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3.2.6 遗传算法的流程 |
32-34 |
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3.3 本文所用的遗传算法与BP神经网络结合的实现 |
34-35 |
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3.4 仿真结果 |
35-40 |
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3.5 小结 |
40-41 |
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第4章 RBF神经网络应用于变压器故障诊断 |
41-50 |
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4.1 RBF神经网络概述 |
41-44 |
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4.1.1 RBF网络的特点 |
41-42 |
|
4.1.2 RBF网络原理 |
42-44 |
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4.2 本文RBF网络模型及参数的选取 |
44-46 |
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4.2.1 RBF网络模型 |
44 |
|
4.2.2 RBF网络参数选取 |
44-45 |
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4.2.3 网络训练方法的确定 |
45-46 |
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4.3 仿真结果 |
46-49 |
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4.4 本章小结 |
49-50 |
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第5章 三种神经网络比较 |
50-54 |
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5.1 网络训练的过程比较 |
50-52 |
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5.2 网络诊断的结果比较 |
52-53 |
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5.3 本章小结 |
53-54 |
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第6章 总结与展望 |
54-56 |
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6.1 总结 |
54 |
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6.2 展望 |
54-56 |
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参考文献 |
56-59 |
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附录A: 变压器故障样本数据 |
59-61 |
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致谢 |
61-62 |
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在学期间发表的学术论文与研究成果 |
62 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388937 |
