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Study on Power Transformers Fault Diagnosis Based on Wavelet Neural Network and D-S Evidence Theory
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作者 LIANG Liu-ming CHEN Wei-gen +2 位作者 YUE Yan-feng WEI Chao YANG Jian-feng 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2694-2700,共7页
>Transformer faults are quite complicated phenomena and can occur due to a variety of reasons.There have been several methods for transformer fault synthetic diagnosis,but each of them has its own limitations in re... >Transformer faults are quite complicated phenomena and can occur due to a variety of reasons.There have been several methods for transformer fault synthetic diagnosis,but each of them has its own limitations in real fault diagnosis applications.In order to overcome those shortcomings in the existing methods,a new transformer fault diagnosis method based on a wavelet neural network optimized by adaptive genetic algorithm(AGA)and an improved D-S evidence theory fusion technique is proposed in this paper.The proposed method combines the oil chromatogram data and the off-line electrical test data of transformers to carry out fault diagnosis.Based on the fusion mechanism of D-S evidence theory,the comprehensive reliability of evidence is constructed by considering the evidence importance,the outputs of the neural network and the expert experience.The new method increases the objectivity of the basic probability assignment(BPA)and reduces the basic probability assigned for uncertain and unimportant information.The case study results of using the proposed method show that it has a good performance of fault diagnosis for transformers. 展开更多
关键词 小波神经网络 D-S证据理论 电力变压器 故障诊断 适应基因算法
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GA-ANN Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis of Power Transformer
2
作者 王大忠 徐文 +1 位作者 周泽存 陈珩 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第2期71-75,共5页
A main weak point of back propagation (BP) algorithm is that the search procedure easily falls into the local minimum. In order to solve this problem, a GA ANN algorithm is proposed and applied to fault diagnosis o... A main weak point of back propagation (BP) algorithm is that the search procedure easily falls into the local minimum. In order to solve this problem, a GA ANN algorithm is proposed and applied to fault diagnosis of power transformers. Some examples s 展开更多
关键词 genetic algorithm artificial neural network fault diagnosis
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Fault Diagnosis of Valve Clearance in Diesel Engine Based on BP Neural Network and Support Vector Machine 被引量:4
3
作者 毕凤荣 刘以萍 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2016年第6期536-543,共8页
Based on wavelet packet transformation(WPT), genetic algorithm(GA), back propagation neural network(BPNN)and support vector machine(SVM), a fault diagnosis method of diesel engine valve clearance is presented. With po... Based on wavelet packet transformation(WPT), genetic algorithm(GA), back propagation neural network(BPNN)and support vector machine(SVM), a fault diagnosis method of diesel engine valve clearance is presented. With power spectral density analysis, the characteristic frequency related to the engine running conditions can be extracted from vibration signals. The biggest singular values(BSV)of wavelet coefficients and root mean square(RMS)values of vibration in characteristic frequency sub-bands are extracted at the end of third level decomposition of vibration signals, and they are used as input vectors of BPNN or SVM. To avoid being trapped in local minima, GA is adopted. The normal and fault vibration signals measured in different valve clearance conditions are analyzed. BPNN, GA back propagation neural network(GA-BPNN), SVM and GA-SVM are applied to the training and testing for the extraction of different features, and the classification accuracies and training time are compared to determine the optimum fault classifier and feature selection. Experimental results demonstrate that the proposed features and classification algorithms give classification accuracy of 100%. 展开更多
关键词 fault diagnosis valve clearance wavelet packet transformation BP neural network support vectormachine genetic algorithm
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ANN Model and Learning Algorithm in Fault Diagnosis for FMS
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作者 史天运 王信义 +1 位作者 张之敬 朱小燕 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1997年第4期45-53,共9页
The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network st... The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network structure optimization were presented for training this model ANN(artificial neural network)fault diagnosis model for the robot in FMS was made by the new algorithm The result is superior to the rtaditional algorithm 展开更多
关键词 fault diagnosis for FMS artificial neural network(ANN) improved BP algorithm optimization genetic algorithm learning speed
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结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用 被引量:77
5
作者 徐文 王大忠 +1 位作者 周泽存 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期109-112,共4页
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量,实现故障诊断。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:62
6
作者 潘翀 陈伟根 +2 位作者 云玉新 杜林 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第13期88-92,共5页
在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替... 在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明,该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 遗传算法进化 小波神经网络 遗传算法
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利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法 被引量:24
7
作者 陈伟根 潘翀 +2 位作者 王有元 云玉新 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期52-55,共4页
为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条... 为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。 展开更多
关键词 变压器 溶解气体分析 人工神经网络 小波神经网络 故障诊断 方法
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基于动态聚类的电力变压器故障诊断 被引量:21
8
作者 熊浩 张晓星 +2 位作者 廖瑞金 常涛 孙才新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期456-459,共4页
本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方... 本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方法经大量实例分析,并将其结果与BP神经网络等方法的结果相比,表明该算法具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 动态聚类 人工免疫网络 核可能性聚类 遗传算法 电力变压器 故障诊断
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遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 被引量:16
9
作者 刘美容 何怡刚 +2 位作者 方葛丰 尹新 齐绍忠 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期40-44,共5页
提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,... 提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的. 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 小波变换 故障诊断
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电力电子电路故障的遗传进化神经网络诊断 被引量:15
10
作者 蔡金锭 涂娟 王少芳 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期3-5,共3页
介绍了一种诊断电力电子电路故障的基于改进遗传进化的神经网络混合算法 ,论述了该算法的理论和运算操作步骤后将其用于电力电子三相整流电路的故障诊断。仿真实验证明该法可诊断电力电子三相整流电路故障 ,且收敛速度快 ,诊断准确度高 。
关键词 诊断 故障 验证 操作步骤 准确度 改进 混合算法 神经网络 遗传进化 三相整流电路
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基于改进小波神经网络算法的电力变压器故障诊断方法 被引量:22
11
作者 陈伟根 潘翀 +2 位作者 云玉新 王有元 孙才新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1489-1493,共5页
大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学... 大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学习率改进小波神经网络的变压器故障诊断算法。选择400组油中溶解气体含量作为小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明:较之比值法,改进的小波神经网络故障诊断算法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 小波神经网络 改进算法
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用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术 被引量:15
12
作者 杨杰 叶晨洲 +1 位作者 黄欣 陈念贻 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 2000年第5期72-76,81,共6页
建模、优化、故障诊断是流程工业CIMS技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则 ,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能 (人工... 建模、优化、故障诊断是流程工业CIMS技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则 ,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能 (人工神经网、遗传算法 )、模式识别、数理统计等技术 ,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文进一步研究了建模、优化、故障诊断的数据挖掘系统 ,以及规则挖掘、参变量优化、故障诊断建模的算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 故障诊断 CIMS 建模 优化
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GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用 被引量:33
13
作者 王少芳 蔡金锭 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期3-6,共4页
将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电... 将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 色谱诊断法 人工神经网络 GA-BP混合算法 遗传算法
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人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评 被引量:73
14
作者 毕天姝 倪以信 杨奇逊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期11-16,共6页
简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中... 简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中提出的相应的输电网络故障诊断方法进行述评 ,分析它们在输电网络故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题 。 展开更多
关键词 输电网络 故障诊断 电力系统 人工智能
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电力变压器故障诊断的神经网络方法 被引量:21
15
作者 何定 唐国庆 陈珩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1993年第8期33-38,43,共7页
提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障诊断问题的特点,采用神经网络分块技术,将网络的输入、输出分别与故障症状和故障类型相对应,建立了故障诊断的神经网络模型,并对故障实例进行了测试验证。计算结果证... 提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障诊断问题的特点,采用神经网络分块技术,将网络的输入、输出分别与故障症状和故障类型相对应,建立了故障诊断的神经网络模型,并对故障实例进行了测试验证。计算结果证明了这种方法的有效性和潜在的应用价值。 展开更多
关键词 电力变压器 故障 人工 神经网络
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混合粒子群优化算法优化前向神经网络结构和参数 被引量:15
16
作者 唐贤伦 庄陵 +1 位作者 李银国 曹长修 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第12期91-93,共3页
提出了综合利用粒子群优化算法(PSO)和离散粒子群优化算法(D-PSO)同时优化前向神经网络结构和参数的新方法。该算法使用离散粒子群优化算法优化神经网络连接结构,用多维空间中0或1取值的粒子来描述所有可能的神经网络连接,同时使用粒子... 提出了综合利用粒子群优化算法(PSO)和离散粒子群优化算法(D-PSO)同时优化前向神经网络结构和参数的新方法。该算法使用离散粒子群优化算法优化神经网络连接结构,用多维空间中0或1取值的粒子来描述所有可能的神经网络连接,同时使用粒子群优化算法优化神经网络权值。将经过该算法训练的神经网络应用于故障诊断,能够有效消除冗余连接结构对网络诊断能力的影响。仿真试验的结果表明,相比遗传算法等其他算法,该算法能够有效改善神经网络结构和参数的优化效率,提高故障模式识别的准确率。 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 故障诊断 遗传算法
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基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断 被引量:16
17
作者 魏星 舒乃秋 +1 位作者 张霖 崔鹏程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期35-38,共4页
将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法,使该算法更好地协调全局和局... 将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法,使该算法更好地协调全局和局部搜索能力,有利于更快寻找到全局最优点。该算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。将该算法应用于变压器故障诊断,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多
关键词 改进PSO算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统 被引量:26
18
作者 毕天姝 倪以信 +1 位作者 吴复立 周萃莘 《现代电力》 2005年第1期31-36,共6页
故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义。多种人工智能技术在其中得以应用, 然而快速、准确的故障诊断仍是一个悬而未决的难题, 尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下, 故障诊断更为困难。提出了一种基于神经网络 (ANN) ... 故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义。多种人工智能技术在其中得以应用, 然而快速、准确的故障诊断仍是一个悬而未决的难题, 尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下, 故障诊断更为困难。提出了一种基于神经网络 (ANN) 和遗传算法 (GA) 的故障诊断方法, 它采用三层前向神经网络执行诊断功能, 双重 GA循环优化该神经网络的结构和连接权重。第一重 GA循环用于优化神经网络结构, 第二重 GA循环进一步优化神经网络的连接权重。两重 GA循环可以搜索确定用于故障诊断的最优神经网络。有关的数学模型和算法流程在文中作了详细介绍。以4-母线简单电力系统为例, 进行了计算机仿真计算。结果表明, 基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统优于传统的BP神经网络, 可以较好地解决故障诊断问题。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 人工神经网络 遗传算法 优化
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电机故障诊断的人工智能方法综述 被引量:33
19
作者 沈艳霞 纪志成 姜建国 《微特电机》 北大核心 2004年第2期39-42,共4页
在分析电机故障诊断传统方法的基础上,讨论了近年来电机故障诊断领域的智能控制手段和最新进展:即神经网络、模糊逻辑、模糊神经和遗传算法等,给出了详细的图表和简化的应用实例,并比较了各方法的优缺点。
关键词 电机 故障诊断 人工智能 神经网络 模糊逻辑 遗传算法
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基于模型的故障诊断中的模糊建模和推理 被引量:8
20
作者 杨杰 张晓莉 郭英凯 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期418-421,共4页
分析了基于模型的故障诊断方法的原理和特点以及其他故障诊断方法(基于规则、基于人工神经网、基于案例)的局限性.针对基于模型的故障诊断,提出了运用人工神经网和遗传算法的模糊建模方法,简化了建模复杂性.给出了基于模糊模型的... 分析了基于模型的故障诊断方法的原理和特点以及其他故障诊断方法(基于规则、基于人工神经网、基于案例)的局限性.针对基于模型的故障诊断,提出了运用人工神经网和遗传算法的模糊建模方法,简化了建模复杂性.给出了基于模糊模型的故障诊断推理方法。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 人工智能 模糊推理 模糊建模
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