基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断研究.pdf
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1、2 0 1 0年第 5期 工业仪表与 自动化装置 3 基于模糊神经网络的电力变压器故障诊 断研究 张璐璐 , 李平, 王婷婷, 王灏 ( 辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院, 辽宁 抚顺 l 】 3 0 0 1 ) 摘要 : 将模糊控制和神经网络理论相结合, 通过遗传 算法对其参数进行优化 , 有效地解决了常 规模糊理论不能 自学习和神经网络算法易陷入局部极 小、 收敛速度慢等缺 点, 并对其应用于电力变 压器故障诊断进行 了仿真, 实例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 , 故障 诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。 关键词: 模糊神经网络; 遗传算法
2、 ; 电力变压器; 故障诊断 中图分类号: T P 1 8 3 文献标志码 : A 文章编号: 1 0 0 0 - 0 6 8 2 ( 2 0 1 0 ) 0 5 0 0 0 3 0 3 Re s e a r c h o f f a u l t d i a g no s i s b a s e d o n f uz z y ne ut r a l ne t wo r k t o po we r t r a ns f o r m e r Z HANG L u l u,L I P i n g , WANG T i n Oi n g , W ANG Ha o ( S c h o o l o f I
3、n f o r ma t io n a n d C o n t r o l E n g i n e e r i n g ,L i a o n i n g S h i h u a U n i v e r s i t y ,L i a o n i n g F t a h u n 1 1 3 0 0 1 ,C h i n a ) Abs t r a c t: I n t h i s p a pe r ,t he f uz z y c o n t r o l a n d n e u r a l n e t wo r k t h e o r y a r e c o mbi ne d,t h e pa r
4、 a me t e r s o f t he f u z z y n e ur a l n e t wo r k a r e o p t i mi z e d b y g e n e t i c a l g o r i t h m ,e f f e c t i v e l y i mpr o v e t h e d e f e c t s o f o r d i na ry f u z z y t h e o r y,i e ,n o t s e l f l e a r n i n g,a n d t h e d e f e c t s o f n e u r a l ne t wo r k
5、a l g o r i t hm ,i e ,e a s y t o f a l l i n t o l o c a l mi n i mu m a n d s l o w c o n v e r g e n c e s p e e dTh e a p p l i c a t i o n o f t h e f u z z y ne u r a l n e t wo r k t o p o we r t r a ns f o r me r f a u l t d i a g n o s i s i s s i mu l a t e d,t h e s i mul a t i o n r e s
6、 u l t s o f p r a c t i c a l e x a mp l e s s h o w t h a t t h e c o n v e r g e n c e s p e e d o f t h e p r o p o s e d me t h o d i s f a s t e r a n d t h e c a l c u l a t i o n a c c u r a c y i s h i g h e r T he f a u l t d i a g n o s i s r e s u l t s c o n f i r m t h a t t he a l g o
7、 r i t h m i s e f f e c t i v e n e s s t o f a u l t d i a g n o s i s o f p o we r t r a n s f o r me r Ke y wo r ds: f u z z y n e u r a l n e t wo r k;g e n e t i c a l g o r i t h m ;p o we r t r a n s f o rm e r ;f a u l t di a g no s i s 0 引言 变压器在电力系统 中承担着 电能分配与传输 、 电压变换的重任 , 其运行状态直接关 系到整个电力
8、 系统的安全与稳定。为了保证 电力变压器的正常稳 定运行 , 必须最大限度地防止和减少变压器故障 , 因 此, 及时而准确地检测和诊断出变压器的故障是极 其重要的。油中溶解气体分析法 是早期发现和 预防变压器故障最有效 的方法之一 , 但其存在 的诸 如“ 缺编码” ( 即一部分 D G A结果落在所提 出的编 码之外) , 未能包括 和反 映变压器 内部故障的所有 形态, 编码边界过于绝对等问题 , 都影响了变压器故 障诊断的准确率。人工神经网络应用于电力变压器 故障诊断 , 已有成功的先例 J , 但是 当学习样本数 收稿 日期 : 2 0 1 O - O l 一 1 2 修 返日期 :
9、2 0 1 0 0 3 0 5 作者简介 : 张璐璐( 1 9 8 4) , 女 , 辽宁抚顺人 , 硕 l 研 究生 , 主要 研 究方向为1业过程的先进控制 与优化。 目多 , 输入输出关系较为复杂时, 网络的收敛速度就 变得缓慢 , 甚至不收敛 。为了解决上述矛盾, 该文将 模糊理论和人工神经 网络相结合 , 并引入遗传算法 对其进行参数优化 的混合算法应用于电力变压器故 障诊断。它有效地解决了 B P算法易于陷入局部极 小 、 收敛速度慢等缺点。实例仿真结果表 明这种算 法具有较快的收敛速度和较高的计算精度 , 满足 了 电力变压器故障诊断的要求。 1 模糊神经网络 模糊神经 网络 (
10、 F N N) 是一种集模糊逻辑推理 的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学 习能力于一体的技 术 , 它是模糊逻辑推理与神经 网 络有机结合的产物。一般来讲 , 模糊神经网络主要 是指利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理 , 从而 使传统神经网络没有明确物理含义 的权值被赋予 了 模糊逻辑 中推理参数的物理含义。 工业仪表与自动化装置 2 0 1 0年第5期 1 1 模糊 神经 网络 的结构 模糊神经网络的结构如图 1所示。 图 1 模糊神经 网络的结构图 第 1 层为输入层 。该层的各个节点直接与输入 向量的各分量 连接 , 它起着将输入值传输到下一 层的作用。 第 2层为隶属度 函数
11、层 。它主要用来计算各输 入分量属于各语言变量值模糊集合 的隶属度 函数。 文 中选用高斯函数作为隶属度函数将输入变量模糊 化 ( i c i i ) 2 = e T i = l , 2 , , H ; =1 , 2 , , m 式 中: c , 分别表示隶属函数的中心和宽度 。 第 3层为模糊规则层 。它的作用是用来匹配模 糊规则的前件 , 计算 出每条规则 的合适度 。文中采 用“ 乘” 算子来完成模糊运算 aj= 。 式 中: i l l , 2 , m1 ), i 2 l , 2 , m2 , , i 1,2 , m ) , =1 , 2 , , m , m= n m 。 第 4层为归
12、一化层。 a j = =1 , 2 , , m 第 5层是输 出层 。它所实现的是精确化计算 。 m Y = a j i =1 , 2 , , r 1 2 模糊神经网络的学 习算法 假设各输入分量 的模糊分割数是预先确定的 , 那么需要学习的参数主要 是最后一层 的连接权值 以及第 2层 的隶属度 函数 的中心值 c 和宽度 。 假设选取误差代价函数为如下形式 : r E= 1 ( 一 y ,- ) 其中: y 和 Y 分别表示模糊神经 网络的期望输 出和 实际输出。 采用误差来调节梯度下降法中变步长的方法来 调节最后一层的权值。权值调节公式为: 3F ( + 1 ) =a A t o ( t
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- 基于 模糊 神经网络 电力变压器 故障诊断 研究
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