改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

论文摘要

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单、预测精度高、收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据代入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。

论文目录

  • 1 改进萤火虫算法优化的小波神经网络模型构建
  •   1.1 改进萤火虫算法的提出
  •     1.1.1 初始化萤火虫位置的改进
  •     1.1.2 萤火虫位置更新的改进
  •     1.1.3 萤火虫步长因子的改进
  •   1.2 改进萤火虫算法在小波神经网络中的应用
  • 2 改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断
  • 3 实验与结果分析
  •   3.1 数据归一化
  •   3.2 参数选择
  •   3.3 实验结果及同其他算法的对比
  • 4 基于不同种参数优化算法的小波神经网络的诊断结果对比
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郝玲玲,朱永利

    关键词: 变压器,故障诊断,萤火虫算法,小波神经网络

    来源: 科学技术与工程 2019年31期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院

    基金: 国家自然科学基金(5167702)资助

    分类号: TP18;TM41

    页码: 156-161

    总页数: 6

    文件大小: 241K

    下载量: 217

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