一种改进CS-BP神经网络算法的矿用变压器故障诊断方法
陈耀辉1
马星河2
1.平顶山天安煤业股份有限公司十矿,河南平顶山4670002.河南理工大学电气学院,河南焦作454003
摘要：针对BP神经网络在矿用变压器故障诊断中的缺陷,提出了一种基于改进CS-BP神经网络算法的矿用变压器故障诊断方法.提出的故障诊断方法充分利用了自适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力.首先对布谷鸟算法进行介绍,并根据其缺陷引入了优化公式,提出了一种自适应布谷鸟算法,该算法能更好的平衡搜索速度和精度之间的关系;其次基于自适应布谷鸟算法对BP神经网络进行优化,对神经网络的最优初始参数进行求解;最后对BP神经网络进行学习训练,得到最终的故障诊断模型.由实例分析中迭代时间和故障诊断率这两个指标可知,对矿用变压器故障的诊断具有收敛速度快、精度高的特点,达到了预期效果.
关键词：BP神经网络布谷鸟算法矿用变压器故障诊断
分类号：TD611(矿山电工)
资助基金：河南省科技攻关计划项目(182102310936)
论文发表日期：2021-12-12
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 7-10 )
英文信息