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基于改进粒子群优化RBF网络的变压器故障诊断

论文摘要

为提高变压器故障诊断精度,提出了一种改进粒子群优化RBF网络算法,用于优化RBF网络的中心参数。首先通过非线性递减权值策略改进粒子群算法,再利用改进粒子群优化RBF网络,最后建立用于变压器故障诊断的RBF网络模型,并在Matlab平台上进行了仿真测试。结果表明,优化后的RBF网络比单一RBF网络故障诊断率有大幅提高。通过诊断国网某公司的5组故障实例,验证了所提算法的可行性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 PSO算法及其改进
  •   2.1 PSO算法
  •   2.2 PSO算法的改进
  • 3 IPSO算法优化RBF网络的实现
  • 4 基于IPSO-RBF网络的变压器故障诊断
  •   4.1 IPSO-RBF网络模型的确定
  •   4.2 两种算法的性能比较
  • 5 实例验证
  • 6 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马松龄,郭小艳,张清敏,代一楠

    关键词: 变压器,故障诊断,改进粒子群算法,网络

    来源: 水电能源科学 2019年04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: 西安建筑科技大学机电工程学院,国网甘肃省电力公司张掖供电公司

    基金: 陕西省教育厅自然科学研究项目(16JK1427)

    分类号: TP18;TM407

    页码: 184-186+191

    总页数: 4

    文件大小: 576K

    下载量: 415

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/fd7cf5e286f907c4daa6de71.html