【摘 要】
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针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群-自组织映射-学习矢量化(PSO-SOM-LVQ)混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构,首先采用PSO算法对SOM神经
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海电力学院自动化工程学院,上海发电过程智能管控工程技术研究中心
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针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群-自组织映射-学习矢量化(PSO-SOM-LVQ)混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构,首先采用PSO算法对SOM神经网络的权值向量加以改进,在此基础上融入LVQ神经网络,弥补了无监督学习SOM神经网络的不足。这种PSO、SOM和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度,减少了故障诊断的误差。通过仿真,对SOM、PSO-SOM和PSO-SOM-LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明,PSO-SOM-LVQ混合神经网络算法准确度最高,其故障诊断准确率为100%。由此可见,采用PSO-SOM-LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。
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