PSO优化BP神经网络提升变压器故障诊断精度

本文主要探讨了如何利用粒子群优化（PSO）技术来改进传统的BP神经网络在变压器故障诊断中的性能。BP神经网络是一种广泛应用于模式识别和预测的非线性模型，但它在实际应用中可能受到训练效率和准确性方面的限制。PSO作为一种优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解，被引入到神经网络结构调整中，以提高网络的收敛速度和诊断精度。 文章首先指出BP神经网络在故障诊断中的局限性，然后提出了一种结合PSO的改进策略。这种方法的核心思想是通过PSO对BP神经网络的权重和阈值进行优化，以找到最优参数组合，从而增强网络对变压器故障特征的捕捉能力。这种优化不仅提升了模型的预测准确性，还能加快模型训练的速度，对于实时性要求高的故障诊断系统尤为重要。 在具体实施中，作者通过在Matlab环境中进行仿真实验，展示了该方法在实际应用中的效果。实验采用了两个监测指标和T2数据作为输入，通过比较正常生产过程中的在线监测图和故障情况下液压油温监测图，展示了当液压油温传感器出现故障时，如何通过SPE贡献率分析确定故障变量。图3中展示了故障发生时液压油温度的贡献率显著增大，证实了该方法的有效性。 文章的结论部分强调了主成分分析（PCA）在掘进机故障诊断中的初步应用价值。通过实例分析，这种方法能够快速识别故障，为生产管理人员提供决策支持，帮助他们及时发现和排除问题，降低停工时间和维护成本，从而提升掘进机的工作效率和安全性。 此外，文中引用了多篇相关研究文献，涵盖了回归方法、多变量统计过程控制、航天导航定位技术在掘进机领域的应用以及数据驱动的故障诊断和预测等方面，进一步丰富了讨论的内容，并提供了研究背景和技术支撑。 作者杨洁是一位电气工程师，专注于掘进机电气系统的设计与研究，其研究成果具有实际工程应用的价值。文章的编辑庞振峰负责稿件的审阅和最终发布，收稿日期为2014年5月14日。变量描述部分列出了掘进机中关键设备的工作参数，如油泵压力、系统电压等，这些参数在故障诊断过程中起到了关键作用。整个研究围绕着故障检测、诊断和预防这一核心议题展开，展示了在特定领域（如矿井设备）中智能监控和优化技术的应用潜力。