基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電器故障診斷研究.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于設(shè)備故障診斷起源于80年代末期。1989年美國(guó)柏杜大學(xué)的VenkatVenkatasubramanian和KingChan等人將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷中，并與基于知識(shí)的專家系統(tǒng)進(jìn)行了比較。他們確定了18種征兆(輸入節(jié)點(diǎn))和13種故障類型(輸出節(jié)點(diǎn))，隱層有5～27個(gè)節(jié)點(diǎn)。所用的算法是反向傳播算法，獲得了理想的結(jié)果：它能正確地確定94％～98％的故障原因。美中不足的是訓(xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)；并且訓(xùn)練時(shí)輸入的數(shù)據(jù)不是實(shí)時(shí)的：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、映射連續(xù)變量比映射布爾量要困難得多。盡管如此，他們?nèi)匀皇堑谝淮螌⑷斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地應(yīng)用于模式匹配和故障診斷中。 現(xiàn)代設(shè)備技術(shù)水平不斷提高，生產(chǎn)率、自動(dòng)化要求越來(lái)越高，相應(yīng)地，故障也隨之增加。變壓器作為電力系統(tǒng)中非常復(fù)雜而且非常重要的設(shè)備，其工作狀態(tài)對(duì)電力系統(tǒng)、企事業(yè)單位生產(chǎn)及居民生活具有十分重要的影響。如何提前對(duì)變壓器故障進(jìn)行預(yù)測(cè)和在故障發(fā)生后迅速判斷故障原因是提高工作效率、減小經(jīng)濟(jì)損失的一個(gè)重要途徑。因此研究變壓器故障診斷對(duì)保

3、證系統(tǒng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，提高經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。 本文針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷的若干弊病，提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于變壓器故障診斷系統(tǒng)的方法。傳統(tǒng)的故障診斷方法大多是以領(lǐng)域?qū)＜液筒僮髡叩膯l(fā)性經(jīng)驗(yàn)知識(shí)為核心，知識(shí)獲取困難、推理效率低下、自適應(yīng)能力差，并且常見的診斷方法通常由于其單一性而存在一定的誤差。同時(shí)由于故障征兆和故障類型之間常常存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，使得診斷系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型很難獲取。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其分布式并行處理、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、

4、聯(lián)想記憶以及非線性映射等優(yōu)點(diǎn)，為解決這一問題開辟了新途徑。鑒于此，在開發(fā)變壓器故障診斷系統(tǒng)時(shí)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障分類器進(jìn)行設(shè)計(jì)。 本文首先分析了故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，并在此基礎(chǔ)上提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于變壓器故障診斷系統(tǒng)的適用性：文中將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)：并針對(duì)其本身存在的一些缺點(diǎn)提出了一系列改進(jìn)措施，通過在修正權(quán)值的時(shí)候增加動(dòng)量項(xiàng)，并且限制輸入值范圍來(lái)減小誤差、提高系統(tǒng)的診斷正確率：在對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的時(shí)候

5、，采取按類逐項(xiàng)歸一化的方法，在避免了輸入數(shù)據(jù)出現(xiàn)0或者1而使訓(xùn)練進(jìn)入平坦區(qū)。這樣可以大大提高系統(tǒng)的診斷效率和診斷正確率。將變壓器診斷中典型的油中氣體分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，采用Matlab自帶的GUI系統(tǒng)開發(fā)出界面友好、使用方便的變壓器故障診斷系統(tǒng)：此外，文中還詳細(xì)探討了網(wǎng)絡(luò)各結(jié)構(gòu)參數(shù)的選擇方法，并且就變壓器這一實(shí)際診斷系統(tǒng)，分析了不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)系統(tǒng)誤差的影響。在文章的最后，總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)以及不足之處，并且探討了未