刍议基于神经网络的变压器故障诊断技术变压器故障征兆和故障类型具有一定的非线性特征，需要结合一定的故障诊断技术进行判断。
而就目前来看，除了使用油中气体分析法，基于神经网络的变压器故障诊断技术也可以用于诊断变压器故障。
因此，文章对基于神经网络的故障诊断原理进行了阐述，并对基于BP神经网络和基于概率神经网络的两种故障诊断技术展开了分析和比较，以便为关注这一话题的人们提供参考。
标签：神经网络；变压器；故障诊断技术引言从国内外研究情况来看，变压器诊断系统的数学模型的获取问题一直是研究难题。
而现阶段研究变压器故障诊断的技术有多种，包含了模糊理论方法、人工智能技术、在线监测技术和神经网络技术等等。
相比较而言，神经网络具有非线性映射、自适应和并行处理等优点，更适用于研究变压器故障的非线性关系，所以在一定程度上得到了应用。
因此，有必要对基于神经网络的变压器故障诊断技术展开研究，以便更好地应用该技术开展相关工作。
1 基于神经网络的故障诊断原理在故障诊断方面，神经网络方法的运用可以完成变压器油中溶解气体数据中的隐含诊断规律的获取，所以不需要利用变压器故障诊断的相关知识。
同时，根据实际变压器的油中溶解气体数据，神经网络能够进行自适应调整。
因此，可以利用神经网络完成对变压器状态的监测，并对监测数据进行分析和处理，继而了解被监测对象的运行状态或故障原因。
而就目前来看，很多神经网络都可以在变压器故障诊断中应用[1]。
所以，只有通过分析和比较才能找到一种相对优秀的神经网络，继而使变压器故障诊断的准确率得到提高。
2 基于神经网络的变压器故障诊断技术分析2.1 基于概率神经网络的变压器故障诊断概率神经网络具有结构简单和训练简洁的特点，可以利用自身强大非线性分类能力完成故障样本空间的映射，继而得到故障模型空间。
而通过形成具有一定结构自适应能力和较强容错能力的诊断网络系统，则可以使故障诊断的准确率得到提高。
2.1.1 故障确定网络的输入和输出在建立概率神经网络模型时，想要正确地反映问题特征就要先准确选取输入的特征向量。
……………………. ………………. ………………… 山东农业大学毕 业 设 计题目： 基于BP 神经网络的变压器故障诊断研究学 院 机电学院 专业班级 电气五班 届 次 10 级 学生姓名 王友福 学 号 20100802 指导教师 王冉冉二O 一四年五月十二日装 订 线 ……………….……. …………. …………. ………目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)第一章引言1.1 变压器故障诊断的意义 (1)1.2 变压器故障诊断的现状和发展趋势 (1)第二章变压器油中气体的产生机理2.1 油中溶解气体的来源 (3)2.2 特征气体产生的原因和特点 (4)2.3 气体在变压器油中的溶解与扩散 (4)2.4 变压器内部故障与油中特征气体的关系 (5)第三章神经网络系统研究3.1 人工神经网络理论概述 (6)3.2 人工神经元模型 (6)3.3 神经网络的分类 (8)第四章基于BP神经网络的变压器故障诊断4.1 BP神经网络原理 (9)4.2 BP神经网络的算法 (10)4.3 变压器故障诊断的BP神经网络模型 (13)4.3.1 BP神经网络模型建立 (14)4.3.2 神经网络数据处理 (16)4.3.3 BP神经网络的训练过程 (17)第五章变压器故障诊断仿真5.1 仿真工具的选择 (18)5.2 BP网络参数设计 (18)5.3 BP网络结构参数设计 (22)5.4 仿真结果分析 (23)总结 (24)参考文献 (25)致谢 (27)ContentsChinese abstract (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)The first chapter is introduction1.1 Transformer fault diagnosis significance (1)1.2 Current situation and development trend of transformer fault diagnosis (1)The second chapter the generation mechanism of gas in transformer oil2.1 Sources of dissolved gas in oil (3)2.2 The causes and characteristics of gas generation (4)2.3 The dissolution and diffusion of gas in transformer oil (4)2.4 The relationship between the characteristics of gas and oil in the transformer internal fault (5)The third chapter neural network system3.1 Overview of artificial neural network theory (6)3.2 The artificial neuron model (6)3.3 Classification neural network (8)The fourth chapter fault diagnosis of transformer based on BP neural network4.1 The principle of BP neural network (9)4.2 The algorithm of BP neural network (10)4.3 BP neural network model for fault diagnosis of transformer (13)4.3.1 A BP neural network model (14)4.3.2 Neural network data processing (16)4.3.3 The training process of BP neural network (17)The fifth chapter the simulation of transformer fault diagnosis5.1 The simulation tool of choice (18)5.2 The parameters of BP network design (18)5.3 BP network structure parameters design (22)5.4 The analysis of simulation results (23)Summary (24)Reference (25)Thank (27)基于BP神经网络的变压器故障诊断研究作者：王友福指导老师：王冉冉【摘要】电力变压器是电力系统的重要组成部分之一，也是系统中发生故障率最高的电气设备之一，它的安全可靠运行对电力系统的安全可靠供电有很大的影响。
基于BP人工神经网络的变压器故障诊断杨蕾【期刊名称】《河南科技》【年(卷),期】2015(000)018【摘要】电力变压器是电网中最重要的电力设备,对变压器故障及时和准确的预测是确保电网安全稳定运行的必要前提.本文针对变压器故障的特点和类型,利用油中气体含量分析的方法,通过对其故障数据的采集,使用BP人工神经网络方法对变压器进行故障诊断.最后,通过实例仿真,验证了BP神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中.%Transformer is the main power equipment in power system, the in-time and accurate prediction of trans?former faults is the premise to guarantee the safe and stable operation of power system.In view of characteristics and?types of transformers faults,through the fault data collection,BP neural network is used to diagnose transformer fault by the method of gas content analysis in oil.Finally, simulation results indicate that BP neural network can be effec?tively applied to transformer fault diagnosis.【总页数】3页(P136-138)【作者】杨蕾【作者单位】国网河南省电力公司电力科学研究院计量中心,河南郑州 450000【正文语种】中文【中图分类】TP183;TM407【相关文献】1.基于BP人工神经网络的电力变压器故障诊断研究 [J], 谭子兵;黄秀超;钟建伟2.基于BP人工神经网络平潭海域赤潮叶绿素a浓度模型演算研究 [J], 许阳春; 张明峰; 苏玉萍; 洪颐; 苏金洙; 陈晶晶3.GBP人工神经网络在变压器故障诊断中的应用 [J], 马歆;潘力强;綦科4.基于BP人工神经网络喷射成形7055铝合金的本构模型 [J], 罗锐;曹赟;邱宇;崔树刚;周皓天;周易名;袁飞;张肖佩佩;程晓农5.基于BP人工神经网络的快速工程估算研究综述 [J], 韩思淼;黄剑因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
