【摘 要】
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针对油中溶解气体分析方法(DGA)存在编码、故障区间划分等问题,提出了一种基于改进粒子群算法与小波神经网络的变压器故障诊断方法,首先,以morlet小波函数替代神经网络中的激
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针对油中溶解气体分析方法(DGA)存在编码、故障区间划分等问题,提出了一种基于改进粒子群算法与小波神经网络的变压器故障诊断方法,首先,以morlet小波函数替代神经网络中的激活函数,构建了三层紧致型结构的小波神经网络,并引入动态惯性权重和加速度系数,平衡了PSO全局和局部搜索性能,利用该改进的PSO对小波神经网络进行训练。最后,经仿真分析得出该改进的PSO-WNN变压器故障诊断方法的收敛速度快、计算精度高、诊断效果较好。
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