10.3969/j.issn.1003-8930.2011.02.010
利用微分进化优化神经网络的变压器故障诊断
该文提出一种微分进化DE(differential evolution)与误差反向传播神经网络BP(error back propagation)相结合的变压器故障诊断新方法.DE算法是采用不同的策略产生变异算子,并在进化过程中采取父代和子代交叉处理的方式来提高进化速度,具有强劲的全局搜索能力,能很快寻找到全局最优点.BP神经网络具有很好的分类能力,然而其权值和阈值有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点.用DE算法来优化BP神经网络的权值和阈值,可实现两种算法的取长补短.将该混合算法用于变压器故障诊断,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、分类精度高的优点.
故障诊断、微分进化、神经网络、变压器
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TM411(变压器、变流器及电抗器)
2011-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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