小波神经网络提升变压器故障诊断精准度

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。随着电力系统对高效和精确故障诊断的需求日益增长，传统的神经网络系统面临着性能瓶颈。小波变换作为一种先进的信号处理工具，因其独特的时频局部化特性，能够有效捕捉信号的瞬时频率变化，这对于识别变压器故障中的关键特征至关重要。 小波神经网络结合了小波变换的时空分辨率和神经网络的学习能力。首先，通过小波分析对变压器的运行数据进行分解，可以分离出故障特征信号与背景噪声，提高诊断的精度。然后，这些经过处理的信号被输入到神经网络中，神经网络利用其自适应的学习机制，能够从大量的训练数据中学习到故障模式的规律。相比于传统方法，小波神经网络能更好地处理非线性和复杂性，减少对大量样本的依赖，提高了故障诊断的鲁棒性和准确性。 作者们将这种方法应用于浙江工业大学的电力变压器故障诊断实验中，并取得了显著的效果。他们利用小波神经网络对变压器的实时监测数据进行分析，成功检测出早期的潜伏性故障，对于保障电力系统的稳定运行和预防灾难性事故的发生具有重要意义。 小波神经网络作为一种新兴的故障诊断技术，通过其在电力变压器故障检测中的实际应用，展现了其在提高系统效率和诊断准确度方面的巨大潜力。这一研究不仅为电力行业的故障诊断提供了新的思路，也为其他领域的信号处理和智能诊断提供了借鉴。未来的研究可能进一步优化算法和网络结构，以实现更高效的故障预警和处理。