基于改進(jìn)智能算法的電力機(jī)車牽引變壓器故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、近些年來，我國(guó)鐵路建設(shè)迎來了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)期，目前我國(guó)已經(jīng)擁有全世界最大規(guī)模以及最高運(yùn)營(yíng)速度的高速鐵路網(wǎng)，鐵路營(yíng)運(yùn)里程躍居世界第二。隨著我國(guó)鐵路建設(shè)的飛速發(fā)展，保障鐵路安全運(yùn)輸?shù)墓ぷ黠@得尤為重要。而牽引變壓器作為列車從牽引電網(wǎng)取電的直接設(shè)備，是整列火車動(dòng)力的來源，毫不夸張地說它就是整個(gè)列車心臟。它的運(yùn)行狀況會(huì)直接影響電氣化鐵路系統(tǒng)能否安全、高效的運(yùn)營(yíng)，運(yùn)行中，一旦出現(xiàn)故障，將會(huì)嚴(yán)重干擾鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)。所以本文提出了一種改進(jìn)智能算法來提高

2、牽引變壓器故障診斷的效率。
　　 本文首先闡述電力機(jī)車牽引變壓器故障診斷的意義和目前國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀。根據(jù)電力機(jī)車牽引變壓器的工作特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)，詳細(xì)地分析了可能發(fā)生的故障類型以及在這些故障下提取故障特征值的方法。
　　 為了進(jìn)一步提高牽引變壓器故障診斷的效率，本文在詳細(xì)分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，選擇量子改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法與多分辨分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合來診斷預(yù)測(cè)電

3、力機(jī)車牽引變壓器的故障類型。
　　 在最后的實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，牽引變壓器的600組樣本數(shù)據(jù)均來自研究所2006年研制的電力機(jī)車主變壓器綜合測(cè)試及故障診斷系統(tǒng)，以及通過安置在被試變壓器出線端、套管末屏接地線、鐵芯接地線等處的羅果夫斯基線圈所得到的數(shù)據(jù)。利用這些樣本對(duì)文中的四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(其中包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、兩種小波神網(wǎng)絡(luò)和本文提出的基于改進(jìn)智能算法的多分辨分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，結(jié)果證明本文的診斷算法不僅收斂快、穩(wěn)定，診斷準(zhǔn)確