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基于神经网络的变压器故障诊断


学号: 常 州 大 学 毕业设计(论文) (2012 届) 题 目 基于神经网络的变压器故障诊断 学 学 生 院 专业班级 专业技术职务 专业技术职务 校内指导教师 校外指导老师 二○一二年六月 常州大学本科生毕业设计(论文) 摘要 现代设备技术水平不断提高,生产率、自动化要求越来越高,相应地,故障也随之 增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备,其工作状态对电力系统、 企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前对变压器故障进行预测和在 故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。因此研 究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行,提高经济效益具有重要意义。 概率神经网络(probabilistic neural networks)结构简单、训练简洁,利用概率神经 网络模型的强大的非线性分类能力,将故障样本空间映射到故障模式空间中,可形成一 个具有较强容错能力和结构自适应能力的诊断网络系统,从而提高故障诊断的准确率。 本文在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率 神经网络的故障诊断模型。然后,选取 23 组变压器故障原始样本数据对概率神经网络 模型进行“学习”训练,获得了具有预测诊断功能的网络模型;选取 10 组变压器在线 监测数据作为测试数据, 并查看了训练数据网络的分类效果图和预测数据网络的分类效 果图,结果只有两个样本判断错误,即只有两种变压器的故障类型判断错误,验证了基 于概率神经网络在变压器故障预测诊断处理中的有效性。 关键词 故障诊断 概率神经网络 变压器 油中溶解气体分析 第 1 页 共 27 页 常州大学本科生毕业设计(论文) THE STUDY OF POWER TRANSFORMER FAULT DIAGNOSIS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Abstract With the technical level of modern facility improves continually, the fault probability increases greatly. Power transformer has a very significant influence to power system, enterprise s production and people s life. How to forecast transformer s fault ahead and find the fault reason quickly after the fault is a good way to increase work efficiency and lighten the economy losing. Probabilistic neural network has the advantages of simple structure, simple training, the use of a probabilistic neural network model for strong nonlinear classification, fault sample space is mapped to a fault in the pattern space, can form a strong fault tolerant ability and structu

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