【摘 要】
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针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码不齐全、准确率不高等一系列问题,研究贝叶斯理论的神经网络算法,提出一种基于贝叶斯正则化优化L-M(Levenberg-Marquardt)算法神经
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2009CB724507-3);陕西省科学技术研究发展项目(2011KJXX09);西安市科技计划项目(CXY1104);陕西省教育厅产业化培育项目(2010JC08);教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目(NCET-11-1043)
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针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码不齐全、准确率不高等一系列问题,研究贝叶斯理论的神经网络算法,提出一种基于贝叶斯正则化优化L-M(Levenberg-Marquardt)算法神经网络的变压器油色谱故障诊断方法。算法采用贝叶斯方法确定超参数,使得神经网络在训练过程中能自适应地调节超参数的大小,得出目标函数的最优化参数。同时,该方法运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。最后,运用仿真软件对典型变压器运行数据进行仿真,验证了该算法的可行性。结果表明,建立的模型对变压器进行故障诊断时迭代次数为21次,实际值与预测值的误差平方和仅为0.000 618。
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