基于遗传算法及模糊神经网络的牵引变压器故障诊断系统

摘要

本文针对油浸式牵引变压器的常见故障,提出了一种将遗传算法(GA)和模糊神经网络(FNN)相结合的GA-FNN算法对油浸式牵引变压器进行故障诊断。该算法考虑了故障信号分界过于绝对的特点,运用模糊数学对故障信号进行模糊化预处理。为了克服传统的BP算法存在的收敛速度慢和易陷入局部极小点的缺点,本文引入遗传算法,利用遗传算法良好的全局寻优化能力对FNN网络的初始权值进行优化。仿真结果表明,GA-FNN算法的学习训练次数明显的比传统的FNN算法少,训练时间短,且利用这种新算法对牵引变压器进行故障诊断的正确率可达到99%。