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Gaoya dianqi, 2010 变压器绕组早期故障的诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。由于变压器器身振动信号包含有丰富的信息,所以可以通过监测变压器振动信号来预估绕组的状况。笔者首先利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,并将其作为BP神经网络的输入向量,同时利用改进粒子群算法（IPSO）对BP神经网络进行优化。最后利用训练好的BP神经网络对变压器进行故障诊断。试验结果表明:与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法克服了BP神经网络的一些缺陷 ...
贾嵘, 李宏斌, 康会西, 洪刚
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Guangtongxin yanjiu, 1996 提出了一种改进的ＢＰ神经网络模型，即多层双并联神经元可学习的人工神经网络，给出了相应的算法。并以异或问题和对称性检测问题为例，对改进算法和传统算法的优缺点进行了比较 ...
王爱国, 肖定中
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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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Gaoya dianqi, 2022 为兼顾操作冲击电压、雷电冲击电压作用下对CVT的补偿效果,针对CVT的操作、雷电冲击响应所含的频率分量相差较大,本文提出了一种基于分类器和双路BP神经网络还原CVT一次侧波形的方法。通过设置频率分点计算高于频率分点的小波能量曲线以区分冲击电压类型,进而将冲击电压响应输入对应的双路BP神经网络神经元。通过多组雷电、操作冲击电压波形对神经网络进行训练,并验证了该方法能够兼顾CVT的非线性,模型具有波形适应性。现场应用表明,该方法可以用来对CVT进行暂态电压传递特性补偿 ...
谢施君 +5 more
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Gaoya dianqi, 2000 介绍了一种用于信号分类识别的小波神经网络，其网络权值由小波函数集充当，并在学习过程中应用了共轭梯度法。将此小波神经网络用于变压器油色谱诊断，经仿真计算，证实它具有比ＢＰ网络更好的逼近性能，可以达到较高的准确率。
李红雷, 肖登明, 赵杰, 潘勇斌
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Gaoya dianqi, 2006 分析了传统专家系统的不足,介绍了人工神经网络方法,建立了基于人工神经网络中的带冲量项的BP算法的网络模型,并将该模型应用到编制变电站绝缘在线检测专家系统中。
兰国良 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 文中提出了基于变压器振动噪声及BP神经网络的故障诊断方法,通过振动噪声检测系统获得变压器振动噪声信号,经FFT变换计算得到特征值,特征值作为输入量经训练好了的BP神经网络预测得到变压器故障类型。通过对6种变压器典型形态试验的诊断,验证了该方法的有效性。该方法充分利用变压器振动噪声信号,通过BP神经网络算法实现变压器带电故障诊断,大大提高了变压器故障诊断率,为变压器运维人员提供了一种带电巡检的有效途径。
余长厅, 黎大健, 汲胜昌, 邓军
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Gaoya dianqi, 2003 针对传统自适应重合闸存在的缺陷,提出了基于人工神经网络的自适应重合闸方法,并设计了一个3层BP神经网络,利用EMTP进行仿真计算,仿真结果表明,该网络具有较好的识别性能。
陈璟华, 陈少华, 杨宜明
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Dianci bileiqi, 2006 介绍了BP神经网络在MOA故障诊断中的应用情况。运用Matlab神经网络工具箱对避雷器故障进行训练,比较可知,采用改进的自适应修改学习率算法,具有较好的网络收敛性能和稳定性,并且能够有效解决局部最小问题,但是隐含层神经元数目只能通过试凑法得到。实例分析表明,运用神经网络方法能较为准确诊断避雷器故障,能够有效地克服单纯隶属函数对正常运行工况的误诊断。
方庆, 陈柏超
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