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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
在传统分析方法的基础上,利用神经网络强有力的关系处理能力,研究提出变压器全局故障诊断方法。采用ART-2和BP两种神经网络进行数据分类,得到能较准确反映牵引变压器故障信息。采集来的数据聚类融合,形成故障诊断策略,给出变压器全局故障诊断模型。试验结果表明:该方法能够更好地分析变压器各类故障产生的原因,明确故障特征类型,避免用单一特征数据集诊断变压器故障带来的局限性,可以提高故障诊断的准确率。  相似文献   

2.
电力变压器在运行中若过热会引发很多故障,因此,对变压器降温系统进行故障检测是非常重要的。本文针对油浸式变压器的油路循环降温系统故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器油路循环系统诊断应用中的局限性,提出了一种基于BP神经网络算法的油路循环系统故障诊断方法。通过选择足够多的故障样本训练神经网络,达到油路循环系统故障诊断的要求,并通过实例仿真证明了本算法的有效性,为实际中解决油浸式变压器的油路循环降温系统故障提供了理论依据和实验仿真依据。  相似文献   

3.
基于径向基神经网络的变压器故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法。以绝缘油中6种特征气体作为神经网路的输入,建立了可对变压器低温过热、中温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电等6种故障进行故障诊断的径向基神经网络模型。仿真实验研究表明,基于径向基神经网络的变压器故障诊断模型对于超出三比值法编码规则的故障也能进行故障诊断,故障诊断准确率达到91.67%,远远高于三比值法故障诊断准确率。基于径向基神经网络的故障诊断模型建立方法简单,便于在实际中应用。  相似文献   

4.
赵幸焕  陈特放 《大众科技》2010,(6):151-152,159
针对牵引变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在牵引变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于非线性同伦LM神经网络算法的变压器故障诊断方法。通过选择合适的故障样本进行数据预处理并训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过仿真验证本算法的有效性。  相似文献   

5.
陶伟  顾斌  徐兴春  刘黎 《科技通报》2019,35(12):110-113
变压器的故障诊断方法大部分以油中溶解气体为诊断基础,如目前较为常用的四比值法、三比值法等。但存在"编码盲点"、故障诊断准确度不够等问题。本文提出一种基于自适应RBF神经网络的电网变压器故障检测方案,算法输入层节点只会把信号传送到隐含层。在隐含层中,通常使用高斯函数来对所得到了输入向量响应。输出层则是使用一般的线性函数来对输出进行加权。这种模式是一种标准的前向网络模式,能够使得神经网络的输入空间与输出空间得到映射,进而为分类网络并实现函数逼近,提高了网络收敛速度。仿真实验结果表明,本文提出的自适应RBF网络在故障诊断的准确率以及诊断时间的表现皆优于BP、GA-BP神经网络,所在在变压器故障诊断时,可以优先考虑自适应RBF神经网络。  相似文献   

6.
BP神经网络在故障诊断时,对故障的学习训练盲目性大,导致速度慢,结果可靠性差。但是遗传算法可以优化挑选故障向量具有针对性,弥补BP神经网络诊断的不足。所以基于遗传算法的BP神经网络可以使各代种群在进化过程中容易得到全局最优解。实例对比分析,表明优化后的神经网络具有较好的收敛性能和运算速度,能够改善诊断精度。  相似文献   

7.
为提高发动机故障诊断的准确度和诊断效率,本文开展一种基于BP神经网络的发动机故障诊断算法研究,研究过程为首先设计实验方案,并对实验数据进行采集;其次利用训练样本对发动机故障网络对进行训练,确定最佳的BP神经网络方案为11-11-8结构,采用LM算法的BP神经网络,最终利用训练后的神经网络进行故障诊断,诊断正确率达到94%。  相似文献   

8.
航空发电机对于飞行器运行的安全起至关重要的作用。发电机内部电气故障会促使定子绕组产生不对称现象,进而会使电能干扰电器正常运行,造成安全危害。因此必须重点研究航空发电机内部电气故障原因。本文提出BP神经网络故障诊断法,通过对BP神经网络故障诊断模型建立。并通过参数测试实验,佐证了BP神经网络诊断法能够正确检验航空发电机故障。  相似文献   

9.
张艳 《科技通报》2019,35(8):162-166
针对当前电子器件故障诊断方法存在的弊端,以获得高精度的电子器件故障诊断结果为目的,提出了基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断方法。首先对电子器件故障诊断的研究现状进行分析,找到引起电子器件故障诊断精度低的原因,然后提取电子器件故障诊断的特征,并采用核主成分分析对特征向量机进行去冗余处理,减少神经网络的输入向量数量,最后采用BP神经网络建立电子器件故障诊断模型,并采用蚁群算法对BP神经网络参数求解,并与其它方法进行了电子器件故障诊断测试,改进神经网络的电子器件故障诊断精度超过95%,而且电子器件故障诊断的速度非常快,获得比其它方法更加理想的电子器件故障诊断结果,具有广泛的应用前景。  相似文献   

10.
介绍了BP神经网络的结构及学习算法。对液压系统故障模式及故障机制进行分析,提取能够反映液压系统故障的特征量作为BP神经网络的输入,并用BP算法对该网络进行训练,利用神经网络的智能性来判断液压系统所属的故障类型。仿真结果表明,该诊断方法具有高可靠性,达到了预期的结果,可以用于液压系统的故障诊断。  相似文献   

11.
近年来,我国船舶制造行业发展快速,因此为了有效降低齿轮箱故障诊断错误率,本文提出采用标准BP神经网络进行船舶齿轮箱故障诊断进行对比测试。首先对测试数据进行统计,并利用小波分析提取出船舶齿轮箱故障诊断特征,最后建立神经网络对其故障进行诊断,经相关故障实例分析可知,本故障诊断方法能有效提高船舶齿轮箱故障诊断效果,除此之外,本文还对船用齿轮管理对策进行阐述。  相似文献   

12.
《科技风》2017,(7)
航空发动机智能故障诊断技术广泛应用于民航并具有重要作用,其利于航空公司提高维修效率,降低营运成本。获取典型民用发动机PW4000飞行数据以及故障信息,对BP神经网络和概率神经网络(PNN)改进及优化,结合数据处理并提出智能故障诊断方法。经多次计算,BP诊断成功率为99.106%,PNN为99.339%。  相似文献   

13.
王殿元 《科技通报》2014,(4):240-242
建立故障检测和特征频率提取数学模型,采用自适应BP神经网络算法对故障状况进行了仿真模拟运算。仿真结果表明新故障诊断算法结果优于传统BP神经网络算法,由原来的10000步降低至700步,有效提高了运算速度,同时运算精度也有所提高,检测准确置信度提高了10%,提高了故障检测的概率。研究成果为火箭发动机涡轮泵故障的早期发现与故障解决提供了算法理论的依据,有较好的工程推广运用性。  相似文献   

14.
以神华胜利发电厂HD-BSC26型称重式给煤机故障类型为实验背景,搭建数据采集与储存的硬件系统,应用BP神经网络方法进行研究,通过实验采集到的数据来训练并检验所建立的模型。最终得到应用BP神经网络方法可以解决该类型给煤机故障诊断的方法。  相似文献   

15.
《科技风》2021,(31)
变压器作为电力系统中重要的一环,实时掌握变压器的状态信息尤为重要。变压器运行时的温度信息就是判断变压器自身运行状态的一个重要因素,因此提出了基于BP神经网络的干式变压器绕组温度预测方法。首先建立了干式变压器绕组温度BP神经网络预测模型,利用云平台现有的300组数据,进行仿真分析。结果表明,基于BP神经网络的干式变压器绕组温度预测模型具有很好的预测效果,为实现干式变压器绕组的温度监控提供了参考意义。  相似文献   

16.
真空断路器作为电力系统的开关以及保护设备,其能可靠地工作对于电力系统的安全运行具有十分重大的意义。首先对采集到的断路器状态信号进行小波包变换,利用能量熵获取特征向量;其次对于提取到的特征向量用深度神经网络进行处理,将正常状态与故障状态进行一次分类;最后再用BP神经网络对故障状态进行判断,按照具体故障类型进行分类。仿真结果表明,提出的基于深度神经网络与BP神经网络结合的真空断路器故障诊断方法相比较于其它方法具有更高的准确性和快速性。  相似文献   

17.
为提高螺杆泵故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的螺杆泵故障诊断方法。利用Bayes分类决策理论建立了监督神经网络,以螺杆泵抽油杆断脱、蜡堵、卡泵、泵漏等故障为例进行诊断研究,建立了某型螺杆泵故障分类的PNN模型,通过现场多组样本的训练分析,并将其诊断结果与几种改进后BP神经网络比较,结果表明PNN网络算法简单、准确率高、速度快。  相似文献   

18.
针对BP神经网络的结构技术,液压系统故障原理进行深入分析,并通过实例剖析BP神经网络在工程机械液压系统中的故障诊断经过,充分结合系统工作原理特性,构建合理的算法。实验证明BP神经网络在故障分析中能够给出合适的正确结果。  相似文献   

19.
《科技风》2017,(23)
在电力变压器故障诊断过程中,变压器油中溶解气体分析至关重要。由于在变压器故障诊断过程中,存在着已知数据没有利用待分类数据问题,这就需要将半监督分类法融入到变压器故障诊断中,构建变压器故障的诊断模型。半监督分类法能够利用已知数据和未知数据获取更多相关信息,从而起到更好的故障诊断效果。基于此,本文重点分析半监督分类法在变压器故障诊断中的应用。  相似文献   

20.
为了提高低压配电系统故障诊断的准确性,缩短故障诊断时间,提出一种基于模糊神经网络的低压配电系统故障诊断方法。首先利用模糊集理论对采集到的故障信号进行模糊预处理,然后利用三层前向型BP神经网络对故障信号进行诊断,为了提高模型的泛化性和学习效率,在神经网络模型中引入了动量项,并采用了自适应学习速率进行学习。该方法对于提高低压配电系统故障诊断的准确性和效率提供了保障,具有重要的应用价值。  相似文献   

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