模糊聚类提升神经网络变压器故障诊断性能

本文档探讨了一种创新的变压器故障诊断方法，即基于模糊聚类法的神经网络诊断系统。在实际的变压器故障诊断过程中，由于样本数据可能存在孤立样本（即与其他样本关系不紧密或稀疏的异常值）和样本分布的不均匀性，这些问题可能导致神经网络模型的性能下降，训练和测试效率也随之降低。为了克服这些挑战，研究者提出了一种策略，即首先使用模糊聚类算法对样本集进行预处理。 模糊聚类算法的优势在于它能够处理不确定性和非线性关系，对于那些难以用传统聚类方法归类的孤立样本具有较好的适应性。通过将样本集中的相似元素聚集在一起形成模糊集合，这种方法可以减少噪声干扰，提高诊断系统的鲁棒性。预处理后的数据被输入到神经网络模型中进行训练，这个过程可能涉及多层感知器、自组织映射或者深度学习架构，以学习复杂的故障特征和模式。 经过模糊聚类处理后，神经网络的训练更加有效，因为数据已经被归并成更一致和有意义的类别。这样，模型在测试阶段能够更准确地识别故障类型，从而提升诊断精度和效率。论文通过仿真实验验证了这一方法的有效性，结果显示，与未经处理直接用于神经网络诊断的系统相比，基于模糊聚类的诊断系统具有显著的性能提升，这对于电力系统的稳定运行和维护具有重要的实际意义。 总结来说，这篇论文的核心内容是介绍了一种结合了模糊聚类和神经网络技术的变压器故障诊断策略，旨在优化故障检测的准确性和效率。这种方法在处理复杂数据集时展现出优越性，为电力设备的健康管理提供了新的思路和工具。通过精确识别故障，有助于电力行业提高设备维护质量和降低潜在风险。