基于超声技术的变压器油酸值检测研究

提出了一种用于变压器油酸值多频超声波检测的人工蜂群算法（ABC）优化反向传播神经网络（BPNN）的方法。通过多频超声波检测变压器油后得到的242维超声波数据作为BPNN的输入，基于指示剂法测定的变压器油酸值作为BPNN输出，并通过ABC算法寻求BPNN模型的最优参数，最终建立ABC—BPNN变压器油酸值预测模型。相比于BPNN标准模型，使用ABC—BPNN预测模型得到的酸值预测准确度更高，测量误差更小。