基于高阶累积量和改进BP神经网络的模拟电路故障诊断

基于改进的神经网络在变压器故障诊断应用的研究近年来，人工智能技术在电力系统领域得到了广泛的应用，特别是神经网络在变压器故障诊断中展现出强大的能力。

本文将重点研究基于改进的神经网络在变压器故障诊断应用中的方法及实现。

一、研究背景及意义现代工业生产中，变压器作为重要的电力设备扮演着不可替代的角色。

然而，变压器故障的发生可能导致生产中断、设备损坏甚至事故发生。

准确快速地诊断变压器故障对于提高生产效率、防止设备损坏具有重要意义。

传统的变压器故障诊断方法主要依靠技术人员的经验判断，存在着主观性强、诊断准确率低等问题。

而基于神经网络的方法能够通过大量的样本数据进行训练，具有自动学习的能力，能够更客观准确地识别故障类型和位置。

二、基于改进的神经网络方法1.数据预处理在使用神经网络进行变压器故障诊断之前，需要进行数据预处理。

常见的数据预处理方法包括数据采集、特征提取和数据标准化等。

通过对原始数据进行预处理，可以提高神经网络的训练效果和诊断准确率。

2.改进的神经网络模型为了提升神经网络在变压器故障诊断中的性能，研究者们通过改进神经网络模型来提高其学习能力和泛化能力。

例如，引入卷积神经网络（CNN）用于图像识别任务中，可以有效地提取变压器故障图像的特征信息。

3.特征选择与降维在训练神经网络之前，需要选择合适的特征作为输入。

传统的特征选择方法主要依赖于人工经验，存在着主观性强的问题。

因此，研究者们提出了各种自动特征选择和降维方法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），以提高变压器故障诊断的准确率。

三、实验与结果分析本文通过实验验证了基于改进的神经网络在变压器故障诊断中的应用效果。

实验采用了包含多种故障类型的变压器故障数据集，并与传统的故障诊断方法进行对比。

实验结果表明，基于改进的神经网络方法在变压器故障诊断中具有显著的优势。

相比传统方法，改进的神经网络在准确率和速度上都取得了明显的提升。

这表明在变压器故障诊断领域，基于神经网络的方法具有更好的应用前景。

基于神经网络的电力系统故障诊断一、介绍电力系统故障对于现代社会的正常运行和二次能源使用起到了至关重要的作用。

对于电力系统的故障，传统的诊断方法往往过于依赖人工诊断，难以满足快速、精确和全面的要求。

因此，本篇文章将介绍一种基于神经网络的电力系统故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率，实现电力系统的稳定运行。

二、神经网络的基本概念神经网络是一个模拟人类神经系统的计算机模型，它由许多与生物神经元类似的简单单元组成，这些单元通过互相连接传递信息。

在神经网络中，每个单元都有一个激活状态，这个状态可以被其他神经元的信号所激活。

神经网络可以识别并学习模式，这使得它在许多应用中都展现出卓越的性能。

三、基于神经网络的电力系统故障诊断方法在基于神经网络的电力系统故障诊断方法中，我们将电力系统看作是一个由各个设备单元所组成的复杂网络结构。

首先，我们需要对电力系统进行建模和数据采集。

在建模和数据采集方面，我们使用了现代化的电力系统数据采集系统，从而获得了大量的电力系统参数和运行数据。

接下来，我们将这些数据输入到神经网络中进行学习和训练。

在训练过程中，我们使用了监督学习的方法。

具体地，我们将输入数据与正确的输出结果进行比较，从而调整网络的权重和偏置，使得网络能够对未知数据做出正确的预测。

训练完成后，我们就可以使用神经网络来进行电力系统故障诊断。

具体地，我们将电力系统的实时数据输入到已经训练好的神经网络中进行预测。

神经网络将会对每个设备单元的状态进行分析预测，从而判断是否有故障发生。

在发现电力系统故障之后，系统将会自动进行报警，并展示故障的具体位置和类型。

四、优点和应用基于神经网络的电力系统故障诊断方法具有以下优点：1. 准确性高：神经网络可以自适应地进行学习和调整，从而提高故障诊断的准确性。

2. 效率高：与传统的故障诊断方法相比，基于神经网络的方法可以快速地诊断故障，并自动进行报警。

3. 全面性强：神经网络可以对所有设备单元进行分析预测，从而提高故障诊断的全面性。

基于神经网络的故障诊断与分析技术研究随着机器智能时代的来临，基于神经网络的故障诊断与分析技术成为了当今智能化生产和智能基础设施的重要支撑。

神经网络作为一种模仿人脑神经元网络结构，模拟人脑处理信息的计算模型，广泛应用于信号处理、数据挖掘、智能控制和图像识别等领域。

本文将从神经网络的基本原理和故障诊断与分析技术需求出发，探讨基于神经网络的故障诊断与分析技术的研究现状和未来发展方向。

一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理来源于神经科学，根据人脑神经元之间的连接和信号传递机制建立神经元网络模型，利用神经元的激励和抑制作用进行信息处理和学习。

典型的神经网络模型包括单层感知机、多层感知机、Hopfield网络、循环神经网络、自适应线性神经网络和卷积神经网络等。

神经网络的学习规则包括有监督学习、无监督学习和强化学习。

其中，有监督学习主要用于分类和预测问题，从样本数据中学习模型参数，并利用损失函数进行优化，典型的方法包括反向传播算法、Lvq算法和支持向量机算法等。

无监督学习主要用于聚类和降维问题，以数据分布和相似性概念为基础，通过数据自由构建网络结构和权值，并利用信息熵进行学习，典型的方法包括K-means算法和自组织映射算法等。

强化学习主要用于智能控制和策略规划问题，基于马尔科夫决策过程的思想，以最大化累积奖励为目标，通过与外界交互进行学习和迭代，典型的方法包括Q学习和策略梯度算法等。

二、故障诊断与分析技术需求随着生产和基础设施的自动化和互联化程度不断提高，故障诊断与分析技术需求越来越迫切。

主要表现为以下几个方面：1. 故障诊断速度要求快，反应及时。

2. 故障诊断准确率要求高，避免误判和漏判。

3. 对于类似故障的多类问题，需要具有一定的自学习能力，自动识别和修正模型。

4. 对于大规模、复杂的系统，需要具有分布式和并行处理能力，实时响应和处理大量数据。

5. 对于环境和安全等问题的考虑，需要具有一定的鲁棒性和安全性，保证系统的稳定性和可靠性。

基于神经网络的电力系统故障诊断与恢复研究引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，它为工业生产、市政供电以及人们的生活提供了稳定可靠的电力供应。

然而，电力系统由于复杂的结构和大规模的运行，往往面临各种各样的故障问题。

故障的及时诊断和恢复对于电力系统的正常运行以及人们的生活和安全至关重要。

本文将通过研究基于神经网络的电力系统故障诊断与恢复方法，探讨如何提高电力系统的可靠性和安全性。

一、电力系统故障诊断1.1 电力系统故障的类型和原因电力系统故障主要包括短路、断线、过载等，这些故障往往由于设备老化、天气变化、外界干扰等原因引起。

准确地诊断故障的类型和原因对于快速恢复电力系统至关重要。

1.2 传统的电力系统故障诊断方法传统的电力系统故障诊断主要依赖于经验判断和人工分析，该方法效率低下且容易出错。

随着人工智能技术的发展，基于神经网络的故障诊断方法逐渐应用于电力系统领域。

1.3 基于神经网络的电力系统故障诊断方法基于神经网络的故障诊断方法通过学习电力系统的历史数据和经验知识，能够自动地从海量数据中提取特征，并快速准确地诊断故障类型和原因。

其中，深度神经网络模型被广泛应用于电力系统故障诊断领域。

通过构建多层神经网络模型，可以更好地挖掘电力系统中故障特征之间的关联性，实现更精准的诊断结果。

二、电力系统故障恢复2.1 故障恢复的重要性电力系统故障发生后，及时有效地进行恢复是保障电力供应稳定的关键。

故障恢复的目标是尽快恢复电力系统的正常运行，减少对用户的影响。

2.2 传统的电力系统故障恢复方法传统的电力系统故障恢复方法主要依靠人工指挥和现场操作，该方法效率低下且易受到人为因素的影响。

为了提高电力系统故障恢复的效率和可靠性，需要引入智能化的恢复方法。

2.3 基于神经网络的电力系统故障恢复方法基于神经网络的电力系统故障恢复方法通过学习历史故障和恢复数据，能够分析电力系统中各个设备之间的关联性，实现自动、智能化的故障恢复。

基于人工神经网络的电力系统故障诊断技术研究人工神经网络技术在电力系统的应用中具有广泛的应用前景。

其中，电力系统故障诊断技术是电力系统运行中最为重要的技术之一。

本文将探讨基于人工神经网络的电力系统故障诊断技术研究，以及在电力系统故障诊断方面进行改进的方法。

一、人工神经网络人工神经网络(简称ANN)是模拟人脑神经元之间相互连接的计算系统，以实现信息处理和知识存储，并能自适应地从经验中学习。

ANN的结构与人脑的结构相似，包括输入层、隐含层和输出层。

一般采用BP神经网络进行模型训练，训练完成后可以用于诊断设备故障。

二、基于ANN的电力系统故障诊断方法在电力系统的诊断过程中，ANN具有很好的特征提取和模式识别能力，可以有效地解决复杂设备故障的问题。

目前基于ANN的电力系统故障诊断方法主要分为以下几种：1. BP神经网络模型BP神经网络是一种典型的ANN模型，其训练和预测过程都比较简单。

在电力系统故障诊断方面，BP神经网络可以处理包括高压开关、变压器、发电机等在内的多种设备的故障。

2. RBF神经网络模型RBF神经网络是一种具有高度非线性特征的ANN模型。

在电力系统故障诊断中，RBF神经网络可以有效地处理低压电力设备的故障。

并且，该模型具有很强的学习能力和泛化能力，可以在复杂环境下进行预测和诊断。

3. SOM神经网络模型SOM神经网络是一种具有很强的自组织特征的ANN模型。

在电力系统故障诊断中，SOM神经网络主要用于电力监控系统中，可以对设备的状态进行实时监测和处理。

三、改进基于ANN的电力系统故障诊断方法无论是BP神经网络、RBF神经网络还是SOM神经网络，都存在着一些缺点和不足。

为了使其在电力系统故障诊断方面发挥更大的作用，需要进行改进。

当前，主要有如下改进方法：1. 搭建深度神经网络模型深度神经网络(Deep Neural Network)可以通过多层隐藏层来提高模型的非线性拟合能力。

在应用于电力系统故障诊断时，搭建深度神经网络模型可以提高模型的准确率和诊断精度。

基于神经网络的电力系统故障诊断技术电力系统作为重要的能源供应系统，其安全和稳定运行对社会经济发展至关重要。

然而，由于各种原因，电力系统在运行过程中难免会出现故障，如电力设备损坏、短路、过载等。

及时准确地诊断电力系统故障，对保障电力系统的安全运行起着至关重要的作用。

本文将介绍一种基于神经网络的电力系统故障诊断技术，旨在提高电力系统故障诊断的准确性和效率。

1. 神经网络在电力系统故障诊断中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构及其运算规则的计算模型。

其具有分布式存储和处理信息的能力，可以自适应地学习和记忆输入模式，并能通过调整内部连接权值和阈值实现自动关联、分类和识别等功能。

因此，神经网络在电力系统故障诊断中具有广阔的应用前景。

2. 神经网络模型的构建针对电力系统故障诊断任务，可以构建适应性较强的神经网络模型。

首先，收集和处理电力系统故障数据，包括电流、电压、功率因数等指标，以及与故障相关的输入信息。

然后，基于经验规则和专家知识，构建神经网络的输入层、隐藏层和输出层，并确定各层之间的连接权值和阈值。

最后，利用训练集对神经网络进行训练和优化，以提高其故障诊断的准确性和泛化能力。

3. 神经网络的训练和应用通过对大量的电力系统故障数据进行训练，可以使神经网络学习到故障模式和规律，并能够对未知故障进行准确诊断。

在训练过程中，可以采用反向传播算法和梯度下降法等优化方法，不断调整连接权值和阈值，以降低误差和提高模型的拟合能力。

在实际应用中，将训练好的神经网络模型输入待诊断的电力系统数据，经过前向传播计算，即可输出故障的类型、位置和程度等信息，为后续的故障修复和维护工作提供参考依据。

4. 神经网络故障诊断技术的优势和挑战相比传统的电力系统故障诊断方法，基于神经网络的故障诊断技术具有以下优势：（1）具有较强的自学习和自适应能力，能够适应不同类型和程度的故障；（2）能够处理多变量和非线性关系，提高故障诊断的准确性和可靠性；（3）能够进行并行计算和快速响应，缩短故障诊断的时间。

基于神经网络的电网故障诊断研究随着现代社会的发展，能源需求不断增长，电力系统作为能源产业的重要组成部分，承担着为社会经济发展提供可靠、安全、高效的供电服务的重要使命。

然而，电力系统面临的种种故障问题也不容忽视。

因为故障对整个电网的运行会产生不可预知的影响，导致电网一度甚至长时间不能正常供电，这不仅会给社会带来巨大损失，也会对日常生活带来巨大的影响。

电网故障诊断是解决这些问题的关键所在。

而神经网络模型是近年来被广泛应用于电力系统故障诊断领域的一种重要方法。

本文就基于神经网络的电网故障诊断研究给出一些基本的想法和建议。

一、电网故障与神经网络当电网系统接受特定负荷电流时，可能会出现各种类型的故障，如短路、接地故障、欠压故障和过电压故障等。

这些故障不同，对电路的电压和电流的影响也不同。

而神经网络能够学习电网的复杂非线性关系，同时可以对电压和电流的波形进行精确分析。

正是由于神经网络模型的这些性质，使得它成为预测和诊断电力系统故障的有力工具。

二、神经网络的应用基于神经网络的电网故障诊断则是利用神经网络模型构建一个模型来预测各种类型的故障。

在该模型中，特定的输入参数可能是电网电流、电压和负荷。

同时，对于故障的不同类型，可能存在不同的情况，而这些情况需要对神经网络进行再训练，以提高其预测准确性。

值得注意的是，神经网络模型的构建需要大量的数据，这些数据需要从现有的电网系统中获取。

因此，对于电网系统而言，要进行数据的收集和处理工作。

三、基于神经网络的电网故障诊断研究目前，基于神经网络的电网故障诊断已经成为了众多研究方向之一。

比如，在交流阻抗分析中，研究人员通过交流阻抗和复合接地电阻的测量，使得神经网络模型能够识别无地故障、单地故障和双地故障。

同时，也有一些研究关注于利用神经网络模型诊断过电压故障、欠电压故障等故障类型。

最近，一些研究人员也开始探究在开放环境中构建神经网络模型的可能性。

这些研究人员认为，开放环境中可以获取更多的数据，而这些数据可以大规模地用于提高神经网络模型的应用效果和预测准确率。

电力系统中基于神经网络的故障诊断技术研究随着社会的发展和经济的蓬勃，电力行业扮演着越来越重要的角色。

然而，线路故障是电力系统面临的一个常见问题，因为它会导致电力供应的中断以及对设备和人员的潜在危险。

因此，针对电力系统中线路故障的准确且快速的诊断变得至关重要。

为了解决这个问题，许多学者开始研究基于神经网络的故障诊断技术，这种技术已经成为当前电力系统的发展趋势。

一、电力系统中故障诊断的挑战电力系统是由变电站、输电线路和配电变压器等构成的大型复杂的系统，并且其运行状态会受到许多不确定因素的影响。

由于这种不确定性的存在，电力系统故障的诊断变得非常具有挑战性。

在电力系统中，故障类型可以是瞬时过电压、接地故障、短路故障以及断线故障等。

而这些故障对电力系统的影响程度是不同的，例如接地故障可能会导致设备的单相短路，而短路故障则会导致设备损坏或人员伤亡。

因此，电力系统中故障诊断的准确性是至关重要的。

二、基于神经网络的故障诊断技术为了解决电力系统中故障诊断的挑战，许多学者开始将神经网络应用于该问题的解决中。

与传统方法相比，基于神经网络的故障诊断技术可以提高故障诊断的准确性和速度。

神经网络是一种基于生物学和神经学的计算模型，其处理复杂和模糊的信息方面非常有优势。

神经网络还可以集成多种输入并根据每种输入的重要性进行加权处理。

这种特性使得神经网络成为处理电力系统中故障诊断的理想选择。

三、神经网络在电力系统中故障诊断的应用在电力系统中，神经网络已被广泛应用于故障诊断。

例如，神经网络可以用于短路故障的诊断，并可以为行业专家提供帮助和决策。

神经网络还可以用于输电线路的检测和诊断，并且可以帮助工程师在电力系统中找到故障的位置以及类型。

还有，神经网络可以被用于发电机故障的诊断。

除了上述应用外，神经网络还可以用于电力系统中其他相关的领域，例如负荷预测、电价预测和故障预测等。

这些应用都可以由神经网络实现，并可以提高电力系统的效率和可靠性。

基于BP神经网络的故障诊断方法《智能控制基础》研究生课程设计报告题目基于BP神经网络的故障诊断方法学院机械与汽车工程学院专业班级车辆工程学号************学生姓名李跃轩指导教师武晓莉完成日期2016年12月10日目录1 设计概述 (2)1.1研究对象介绍 (2)1.2设计内容及目标 (2)2 设计原理、方法及步骤 (3)2.1基于BP算法的神经网络模型 (3)2.2 神经网络信息融合故障诊断步骤 (4)3 结果及分析 (6)3.1数据仿真 (6)3.2 结果分析 (9)4 设计小结 (10)参考文献 (10)附录程序 (11)1 设计概述1.1研究对象介绍信息融合是多源信息综合处理的一项新技术，是将来自某一目标(或状态)的多源信息加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。

信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，可以在不同的信息层次上出现。

多传感器信息融合的优点突出地表现在信息的冗余性、容错性、互补性、实时性和低成本性。

神经网络是由大量互联的处理单元连接而成，它是基于现代神经生物学以及认知科学在信息处理领域应用的研究成果。

它具有大规模并行模拟处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点，有很强的自适应学习和非线性拟合能力，从而可以替代复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近人类思维活动。

柴油机故障具有相似性，故障与征兆的关系不明确，具有较强的模糊性，故障特征相互交织，柴油机故障诊断是一个复杂的问题。

综合柴油机故障的特点以及神经网络的优势，采用基于BP神经网络的多传感器信息融合技术对柴油机机械故障进行诊断。

1.2设计内容及目标设计内容：针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题，提出了BP神经网络信息融合的方法，实现对柴油机的机械故障诊断。

由多个传感器采集信号，分别经过快速傅里叶变换后获得故障频域特征值，再经BP神经网络对柴油机进行故障局部诊断，能够对相应传感器的不同故障类型做出一个准确地分类，最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。

基于神经网络的电力设备故障检测与诊断随着电力系统的规模不断扩大和设备的复杂性不断增加，电力设备故障不可避免地会发生。

及时准确地检测和诊断电力设备的故障对于保障电网的安全稳定运行至关重要。

近年来，基于神经网络的故障检测与诊断技术逐渐受到研究者的关注并取得了一定的进展。

一、神经网络在电力设备故障检测与诊断中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构和信号传递机制的数学模型，它具有自适应性、并行处理能力和非线性映射能力等特点，适用于处理复杂的非线性问题。

在电力设备故障检测与诊断中，神经网络可以利用其优势来实现高效准确的故障检测和诊断。

1. 神经网络在电力设备故障类型识别方面的应用故障类型识别是电力设备故障检测与诊断的基础环节，其目的是通过分析设备的工作状态来确定故障的类型。

传统的故障类型识别方法通常使用规则或模型匹配的方式，需要依赖专家经验和大量的先验知识。

而基于神经网络的故障类型识别方法则能够自动地从数据中学习特征，并根据这些特征进行分类。

通过使用神经网络，可以大大提高故障类型识别的准确性和效率。

2. 神经网络在电力设备故障定位方面的应用故障定位是电力设备故障检测与诊断中的另一个重要环节，其目的是确定设备故障的具体位置。

传统的故障定位方法通常使用等效电路模型或电磁波反射法进行推断，需要对电力设备的拓扑结构和工作特性有较深入的了解。

而基于神经网络的故障定位方法则能够通过分析设备的输入-输出关系来推断故障位置，无需对设备的拓扑结构和工作特性进行详细分析。

神经网络具有强大的非线性映射能力，能够从输入数据中学习到设备工作状态与故障位置之间的关系，从而实现准确的故障定位。

二、基于神经网络的电力设备故障检测与诊断的关键技术神经网络在电力设备故障检测与诊断中的应用需要解决一些关键技术问题，以下是其中的几个关键技术。

1. 数据采集与预处理神经网络需要大量的输入数据来进行训练和推断，在电力设备故障检测与诊断中，这些数据可以来自传感器或监测设备。

1 绪论随着现代化大生产的发展，电子线路故障诊断技术的研究越来越重要。

根据电子线路的特点可将电子线路故障诊断分为模拟电路的故障诊断和数字电路的故障诊断。

在现代电子设备中，绝大部分电子设备故障是由于模拟电路故障导致的，可以说，模拟电路的可靠性几乎决定了电子设备的可靠性。

1.1 模拟电路故障诊断的背景意义目前，模拟电路在航天、通信、自动控制、家用电器等许多方面得到广泛地应用。

随着电子技术的发展,模拟电路的集成程度越来越高,规模越来越大。

因此，对模拟电路的工作的有效性、可靠性、可维修性等提出了更高的要求。

在模拟电路故障发生后,要求能及时将导致故障的原因诊断出来,以便检修和替换。

对模拟电路的生产部门来说,同样也要求能及时诊断出故障，以便改进工艺,提高产品的合格率。

对于某些重要设备中的模拟电路，还要求进行故障的预测，即对正常工作中的模拟电路进行不断的检测，在元件发生故障前就进行替换，以避免故障的发生。

根据电子技术的发展状况，由以下三点说明模拟电路故障诊断技术的紧迫性:第一，微电子学时代的到来,电子线路的复杂性和密集性明显增加, 成千上万个电路元器件集成在一个小芯片上,而对这些电路元器件的测试仅限于为数有限的引出端子之上，如此,通常的测量，微调的手段将不再实用甚至无济于事。

第二，在无线电电子系统中, 数字电路不能完全取代模拟电路，数字电路的故障诊断方法也不能取代模拟电路的故障诊断方法。

第三，现代电子系统复杂度的增加,系统的可靠性显得更为重要,因此,必须提高电子系统的可靠性。

综上所述,工业生产对模拟电路提出了新的要求,微电子技术的快速发展对模拟电路的测试和诊断也提出迫切的要求,这就使得科技人员不得不进一步探索模拟电路的测试和诊断上的新理论和新方法,研发新的测试和诊断设备以适应时代的需求。

所以，开展模拟电路故障诊断的研究是一项非常有意义的课题。

1.2 模拟电路故障诊断的发展与现状相对于数字电路故障诊断而言，模拟电路故障诊断的发展较为缓慢，其中主要原因有以下六点：1）故障状态的多样性。

基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究郝俊寿;丁艳会【摘要】以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)002【总页数】4页(P142-144,147)【关键词】故障诊断;模拟电路;BP神经网络;故障特征提取【作者】郝俊寿;丁艳会【作者单位】内蒙古电子信息职业技术学院,内蒙,呼和浩特,010011;内蒙古电子信息职业技术学院,内蒙,呼和浩特,010011【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言随着电子工业的发展，电子设备越来越复杂，其中的模拟器件和电路不可缺少。

理论分析和实际应用表明，这些设备中的模拟电路比数字电路更容易发生故障。

对这种设备的维护和保养十分复杂，需耗费大量的精力和财力。

另外，随着超大规模模拟电路的发展和电子器件复杂性的提高，传统的人工故障诊断方法已经无法满足要求，这就迫使科技人员进一步探索新的测试理论和方法，研制新的测试设备以适应社会的需求。

1 BP网络简介1.1 BP网络模型图1为一个三层前馈网络模型，由输入层、输出层和隐层3部分组成。

根据需要，可以有多个隐层。

每一层的每个神经元(结点)的输出经连接权值加权求和作为下一层每个神经元的输入，层与层之间没有反馈。

1.2 BP网络用于故障诊断的基本思想BP网络用于模拟电路故障诊断的基本思想为：确定了电路的待测状态集后，求电路处于其中一种状态时的响应(通常是测试点的电压)必要的预处理，作为对应状态类的一个特征。

对状态集中的每一类状态，都按上述方法获取大量特征，并从中筛选出具有代表性的特征构造训练样本集。

然后，用这些样本训练与所求问题相对应规模的BP网络。

基于神经网络的智能电力系统故障诊断电力系统是现代工业和城市发展的重要基础设施之一。

随着人们对电力质量和安全的要求越来越严格，电力系统智能化建设变得越来越重要。

电力系统的故障诊断是电力系统智能化建设的一个重要领域，旨在通过提高电力系统故障诊断的准确性和效率来保障电力系统的稳定运行。

神经网络是一种仿生式的人工智能模型，具有类似于人类神经系统的结构和工作原理，可以用来模拟和处理复杂的非线性系统。

基于神经网络的智能电力系统故障诊断是将神经网络技术应用于电力系统故障诊断中，通过训练神经网络模型，将电力系统的故障数据和特征进行输入，通过模型的处理和分析，得出电力系统的故障诊断结果。

它具有快速、准确、可靠的特点，在提高电力系统故障诊断准确性和效率方面具有广阔的应用前景。

一、基于神经网络的智能电力系统故障诊断的现状目前，国内外学者已经在基于神经网络的智能电力系统故障诊断方面进行了大量研究。

以电力系统故障诊断为研究对象的神经网络学派，主要包括基于BP神经网络、RBF神经网络、卷积神经网络等模型的诊断方法。

其中，基于BP神经网络的故障诊断方法是最早被提出和研究的方法之一，其基本思路是将电力系统的故障数据和特征输入到BP神经网络中进行训练和学习，从而达到故障诊断的目的。

此外，基于RBF神经网络的故障诊断方法和卷积神经网络的故障诊断方法也受到了广泛关注和研究。

二、基于神经网络的智能电力系统故障诊断的优势与传统的故障诊断方法相比，基于神经网络的智能电力系统故障诊断具有以下优势：1.高准确性：神经网络具有较强的自学习和自适应能力，能够根据输入数据自主学习和调整网络结构，从而实现对电力系统故障的精确诊断。

2.快速响应：基于神经网络的故障诊断方法具有快速响应的特点，能够在短时间内完成大量的数据分析和处理，快速定位和诊断电力系统的故障。

3.可靠性高：神经网络模型具有高度的鲁棒性和稳定性，能够保证在电力系统异常情况下的正常运行和故障诊断。

基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【摘要】引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.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;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2014(030)003【总页数】5页(P243-247)【关键词】粒子群优化算法;误差反向传播;动态变异;变压器故障诊断【作者】张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;国网浙江宁波市鄞州区供电公司,浙江宁波315100;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM41;TM407;TP183变压器作为电力系统的重要设备，其运行的可靠性直接影响整个电力系统的安全性和经济性.在现有的变压器故障诊断方法中，油中溶解气体分析技术为常用手段之一，但由于变压器发生故障时与多种因素存在耦合，很难通过理论分析获得油中特征气体浓度到变压器故障类型的映射.多层前馈神经网络具有很强的非线性映射能力，非常适合特征气体浓度到变压器故障类型的映射，因此它在变压器故障诊断中得到了广泛应用.误差反向传播（Error Back Propagation）算法及其改进算法可以有效提高训练的收敛速度.［1-2］由于误差曲线的复杂性，随机选择的初始值往往在局部极小点附近，需要增加网络规模才能满足训练结果，这导致训练后的网络泛化能力下降.采用粒子群算法来获得网络的初始权值和阈值可以提高其收敛性能.［2-3］1 BP神经网络算法BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其主要特点是信号前向传递，误差反向传播.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态，如果前向传播输出与期望输出的误差达不到预期的精度，则会沿着误差的负梯度方向来调整各层神经元的权值和阈值.如此反复，直至网络误差达到预期精度.［1-2］由此可知，BP神经网络是基于梯度下降法的，不考虑以前的经验积累，学习过程收敛缓慢，易陷入局部极小值.对于这一问题，本文采用附加动量方法加以解决.带附加动量的权值学习公式为：式中：w（k），w（k－1），w（k－2）——k，k－1，k－2时刻的权值; a——动量学习率.2 PSO算法及其改进2.1 标准粒子群算法粒子群算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值，粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现在可解空间中的寻优.［2-4］.标准粒子群算法的极值寻优算法流程如图1所示.假设在一个D维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群为X=（X1，X2，X3，…，Xn），其中第i个粒子表示一个D维的向量X i=（xi1，xi2，xi3，…，xiD）T，代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置，也代表问题的一个潜在解.根据目标函数即可计算出每个粒子Xi对应的适应度值.在每一次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置.粒子速度和位置的更新公式为：式中，Vid——第i个粒子的速度;Xid——第i个粒子的位置;Pid——个体极值;Pgd——群体极值;w——惯性权重;k——当前迭代次数;c1，c2——加速度因子，是非负的常数;r1，r2——分布于［0，1］之间的随机数.图1 PSO算法流程2.2 引入动态变异的改进粒子群算法虽然粒子群优化算法收敛快，具有很强的通用性，但同时也存在着容易早熟收敛、收敛精度较低、后期迭代效率不高等缺点.［4］因为在迭代过程中，所有粒子都向最佳位置逼近.如果该位置是一局部最佳位置，粒子群就无法在解空间内重新进行搜索，从而陷入局部最优解，而无法找到全局最优解.在PSO算法中引入变异操作，即对某些粒子以一定的概率重新初始化.变异操作拓展了在迭代过程中不断缩小的种群搜索空间，使得粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大空间中展开搜索，同时又保持了种群的多样性，提高了算法找到全局最优值的可能性.本文引入线性动态变异算子，即：式中：P（n）——当前变异概率;n——当前迭代次数;N——最大迭代次数;P max，P min——最大变异概率和最小变异概率.刚开始迭代时，种群以一个极小的概率发生变异，几乎不发生变异，至迭代后期，变异概率迅速扩大，粒子可以迅速跳出当前搜索区域，在更大的区域内寻找最优解.3 改进粒子群算法优化神经网络及网络模型3.1 改进粒子群算法优化神经网络改进粒子群算法优化神经网络分为神经网络结构确定、粒子群算法优化和神经网络预测3部分.首先，根据待解决问题的输入参数个数和输出参数个数确定神经网络的拓扑结构，进而可以根据阈值和权值的个数确定粒子群的个体长度.然后，利用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值，其中每个粒子个体都包含了一个网络所有的权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，粒子群算法通过迭代搜索最优适应度值对应的个体.最后，粒子群算法将找到的最优个体赋值给神经网络，使神经网络获得初始权值和阈值，网络经过训练后，预测输出.算法流程如图2所示.适应度函数选取网络训练后预测输出和期望输出之间的误差绝对值之和，其计算公式为：式中：yi——网络预测输出;Yi——网络期望输出;n——测试样本总数;k——常数系数.图2 混合算法流程3.2 网络模型相关统计资料表明，放电性故障和过热性故障是变压器故障的主要类型.油中气体的成份、产气速率和含量可以很好地反应这两大类故障.［5-6］为防止神经网络输入参数过多而导致饱和，本文利用变压器油中H2，CH4，C2H6，C2 H4，C2 H2共5种气体数据，以它们之间的比值（C2 H2/ C2 H4，CH4/H2，C2 H4/C2 H6）作为故障特征量，其中以3个比值作为神经网络的输入向量.采用无故障、中低温过热、高温过热、局部放电、低能量放电、高能量放电6种故障类型作为神经网络的输出向量.当变压器出现某种故障类型时，该对应的故障类型期望输出为1，而其他类型的期望输出为0.4 实例分析本文搜集的各类故障情况数据及正常运行数据共计163组，［5，7-9］，其中无故障22组，占13.50%;中低温过热40组，占24.54%;高温过热46组，占28.22%;局部放电10组，占6.13%;低能量放电5组，占3.07%;高能量放电40组，占24.54%.［7-9］为保证网络的可靠性和通用性，将不同故障状况的数据分别随机打乱后重新排序，按比例取其中前100组数据作为训练数据，余下63组数据作为测试数据.在构建神经网络时，隐含层节点数的选择至关重要，如果隐含层节点数太少，神经网络难以建立复杂的映射关系，网络预测误差较大;如果隐含层节点数过多，网络学习时间增加，可能会出现“过拟合”现象［2，5，9］.隐含层节点数分别取1至46，获得46组网络预测误差数据，其中，当隐含层节点数为4，5，29，31，35，36时，网络预测误差相对最小.部分隐含层节点数对应的网络误差如表1所示.考虑到样本数目为100组及逼近映射的复杂程度，本文神经网络隐含层神经元确定为35个.表1 部分隐含层节点数神经网络预测误差隐含层节点数网络预测误差和隐含层节点数网络预测误差和46.611 5 31 46.170 9 5 45.063 9 35 44.025 2 29 47.598 1 36 48.648 6 4神经网络选用3－35－6的结构.综合考虑种群个体的长度、寻找全局最优解的速度和运行所需时间，确定种群规模为30，最大迭代次数为300;迭代初期种群基本不发生变异，而迭代后期种群将以较大的变异概率来保证种群的多样性，同时为了保留每一代的最优个体，变异概率不应过大，综合考虑，最大变异概率和最小变异概率分别取为0.35和0.01.根据确定的神经网络结构，分别采用相同层次网络结构的BP神经网络、PSO-BP 神经网络、改进PSO-BP神经网络进行学习训练，预测输出.3 种网络结构的训练误差如图3所示.3种网络结构的训练误差对比如图4所示.由图3和图4可以看出，无优化的BP网络训练误差明显大于优化后的BP网络，而与标准粒子群优化的BP网络相比，改进的粒子群优化BP网络可以以较少的代数得到充分训练，同时也具有更小的训练误差，由此说明本方法是可行的.3 种算法的诊断结果如表2所示.对于每一类具体的故障类型，改进PSO-BP算法诊断结果如表3所示.从表2可以看出，与传统BP算法和PSO优化BP网络算法相比，本文所采用的改进PSO-BP算法具有更高的准确率.图3 3种网络结构的训练误差图4 3种网络结构的训练误差对比从表3可以看出，由于之前网络训练时局部放电和无故障类型的训练数据较少，没有建立良好的映射关系，导致这两类故障类型的正确率不高.而对于局部放电，虽然用于网络训练的数据同样很少，但诊断结果正确，其原因是用于测试该类故障的样本数据与之前该类故障的测试数据较接近.选取3个典型故障样本数据如表4所示，改进PSO优化BP网络的预测输出结果如表5所示.表2 不同算法的诊断结果%诊断算法正确率BP 82.52 PSO-BP 85.71改进PSO-BP 87.30表3 改进PSO-BP算法的诊断结果故障类型正确数/测试样本数正确率/%无故障6/8 75.0中低温过热14/16 87.5高温过热18/18 100.0局部放电2/4 50.0低能放电1/1 100.0高能放电14/16 87.5表4 变压器油中溶解气体体积分数的比值（10e-6）样本C2 H2/C2 H4 CH4/H2 C2 H4/C2 H6 1 228 6 2 9.864 4 0.369 6 1.000 0 3 0.130 1 1.022 4 11.230 8 0.019 6 1.247 0 10.表5 改进PSO优化BP网络的预测输出结果样本无故障中低温过热高温过热局部放电低能放电高能放电1－0.012 7－0.023 5 0.793 0 0.027 0－0.015 3 0.212 0 2 0.168 6－0.223 2 0.603 3－0.078 3 1.056 9－0.478 8 3－0.046 1－0.119 1 0.704 1 0.070 6－0.002 9 0.395 63 个典型样本用三比值法判断为高温过热、低能放电和高温过热，这与预测输出结果相同.5 结语将动态变异引入标准粒子群算法来优化神经网络，该改进算法可以有效避免标准粒子群优化神经网络算法易陷入局部极小值的缺陷，同时又可以有效提高算法的计算精度、收敛速度及网络的稳定性.该改进算法提高了变压器故障诊断的准确率，具有较好的推广应用价值.（编辑胡小萍）【相关文献】［1］高骏，何俊佳.量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用［J］.中国电机工程学报，2010，30（30）： 121-127.［2］史疯，王小川，郁磊，等.MATLAB神经网络30个案例分析［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2010：236-242.［3］程加堂，熊伟，徐绍坤，等.基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断［J］.高压电器，2012，48（2）： 42-45.［4］魏星，舒乃秋，崔鹏程，等.基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断［J］.电力系统自动化，2006，30（7）：46-50.［5］段侯峰.基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断［D］.北京：北京交通大学，2008. ［6］程加堂，熊伟.灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用［J］.高压电器，2010，46（8）：56-58.［7］王少芳，蔡金锭，刘庆珍.基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断［J］.电网技术，2004，28（4）：30-33.［8］王少芳，蔡金锭.GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用［J］.高电压技术，2003，29（7）：3-6.［9］刘宁.基于DGA的量子神经网络在变压器状态检修中的应用研究［D］.吉林：东北电力大学，2010.。

基于神经网络的故障诊断研究神经网络作为一种模拟人类大脑神经元连接方式的人工智能技术，具有高度的自适应性和并行计算能力。

因此，它在各个领域的应用越来越广泛，故障诊断也不例外。

在故障诊断领域，基于神经网络的方法已经被广泛地研究和应用。

本文将重点介绍基于神经网络的故障诊断方法及其实现过程。

1. 神经网络在故障诊断中的应用神经网络具有优良的特征提取和分类能力，能够对复杂性高、数据量大、难以描述的系统进行处理和分析。

在故障诊断中，神经网络通常用于建立系统的故障模型。

可以通过输入系统的状态数据，并运用神经网络算法来训练模型，从而得出故障的诊断结果。

2. 基于神经网络的故障诊断方法基于神经网络的故障诊断方法主要有两种：监督学习和非监督学习。

(1) 监督学习监督学习是指在已有的数据库中训练神经网络，利用神经网络进行分类和判别。

例如，将正常工作状态下的数据和异常状态下的数据作为训练集，利用监督学习方法训练神经网络，建立系统的故障模型。

当新的数据输入时，通过神经网络模型进行分析，得出系统是否存在故障。

(2) 非监督学习与监督学习不同的是，非监督学习是指在缺少有标签的信息的情况下，通过输入数据的统计特征和分布进行分类和判别。

在故障诊断中，非监督学习通常使用自编码网络或者聚类分析算法进行非监督学习。

在训练自编码网络时，使用无标签的数据进行训练，对于系统的异常状态，自编码网络往往可以通过还原误差进行检测和诊断。

此外，聚类分析算法也可以通过对大量的无标签数据进行分类，进而实现故障诊断。

3. 基于神经网络的故障诊断实现在实现基于神经网络的故障诊断方法时，需要进行以下步骤：(1) 数据采集和预处理首先需要采集系统数据，并对数据进行预处理，如去除噪声、进行数据归一化等。

(2) 神经网络模型设计根据系统特点，选择合适的神经网络模型，并定义好输入、输出和隐层节点的数目和网络层数。

(3) 模型训练利用数据集对模型进行训练，调整模型参数以提高诊断准确度。