混沌动态模糊神经网络提升变压器故障诊断精度与效率

本文档探讨了"混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用"这一主题，发表于2012年的《湖南科技大学学报（自然科学版）》第27卷第1期。研究者们提出了一种创新的故障诊断方法，即结合了动态模糊神经网络和混沌优化算法。通过将混沌变量引入模糊神经网络的结构和参数优化搜索过程中，这种方法旨在增强网络的性能。 混沌优化的动态模糊神经网络被用来构建变压器故障诊断模型，该模型的特点在于它不仅可以评估模糊规则的有效性，还能对输入变量的重要性进行实时评价。这使得每个输入变量和模糊规则可以根据实际的误差减少率进行动态调整和优化，从而提高诊断的精度和灵活性。 研究结果显示，混沌动态模糊神经网络算法表现出显著的优势，如高精度、较少的迭代步骤和快速的收敛速度。它在识别和预测变压器的状态方面展现出了高效率，对于提升电力系统的可靠性和安全性具有重要作用。此外，该算法的通用性使其不仅适用于变压器故障诊断，还可广泛应用于其他相关领域。 尽管传统的故障诊断方法如IEC三比值法存在编码不全和结果绝对化的局限性，人工智能技术如神经网络、贝叶斯网络、信息融合、动态模糊理论和支持向量机等的进步显著改善了电力变压器的诊断效果。然而，每种方法都有其自身的优缺点。神经网络虽有强大的自适应和学习能力，但结构设计和初始参数设置仍需精细调整；模糊数学则无需精确模型，但其学习能力相对有限。而基于支持向量机（SVM）的方法虽然提高了精度，但核函数的选择是个挑战。 混沌动态模糊神经网络作为一种新颖且高效的方法，为电力变压器的故障诊断提供了新的解决方案，有望在未来的技术发展中发挥重要作用。