基于遗传算法的小波神经网络变压器故障精准诊断

本文主要探讨了小波神经网络在电力变压器故障诊断中的应用，特别是在传统反向传播算法存在局限性的情况下。作者针对小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）的不足，即容易陷入局部极小点和对初值敏感的问题，提出了一个创新的方法，即利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来改进和优化WNN的设计。 首先，小波神经网络是一种结合了小波分析和人工神经网络优势的模型，其结构包含可调整的参数，如小波神经元的数量、网络层数、权重等。然而，传统的BP反向传播算法在参数选择上存在不足，且对网络结构的优化依赖于人为经验和随机性，这限制了WNN在实际应用中的性能。 遗传算法作为一种全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制，能够搜索到更优的解，从而避免局部最优。在本文中，作者将遗传算法引入到小波神经网络的训练过程中，通过实数编码的方式，让GA同时优化网络的拓扑结构和参数设置。这种方法不仅提升了网络的复杂度处理能力，还提高了网络的收敛速度和泛化性能。 实验结果显示，遗传算法进化小波神经网络（GA-WNN）在电力变压器故障诊断中表现出色，能有效地对单故障和多故障样本进行分类，显著提高了诊断的准确率。这种结合了人工智能和进化计算的技术，为电力变压器故障的智能诊断提供了新的解决方案，体现了小波神经网络与遗传算法相结合在实际问题中的潜力和价值。 这项研究不仅解决了小波神经网络在故障诊断中的技术难题，也为其他领域的机器学习和优化问题提供了新的思路，展示了遗传算法在提升神经网络性能方面的强大作用。