【摘 要】
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根据变压器产生故障时特征气体和故障类型的非线性关系,结合油中溶解气体分析方法,采用了基于改进粒子群-概率神经网络（PNN）的故障诊断方法。针对PNN网络平滑因子按照经验选取
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海翔骋电气设备有限公司
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根据变压器产生故障时特征气体和故障类型的非线性关系,结合油中溶解气体分析方法,采用了基于改进粒子群-概率神经网络（PNN）的故障诊断方法。针对PNN网络平滑因子按照经验选取的不足,以及使用粒子群优化（PSO）该参数时搜索精度低、容易早熟收敛等缺点,改进粒子群引入遗传算法的变异操作,并在迭代中对惯性权重动态调整和加速因子的线性变化,并用于训练PNN神经网络平滑因子集合;然后将改进PSO-PNN神经网络应用于变压器故障诊断中,通过诊断测试验证了该方法的有效性。
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