基于混杂神经网络的变电设备故障诊断分析

摘要

结合RBF神经网络和Hopfield神经网络的特征,提出了一种基于混杂神经网络的变电设备故障诊断分析方法,将变电设备运行、试验、缺陷等数据作为Hopfield网络的输入,对数据进行预处理和优化,输出作为RBF神经网络的输入,对数据进行训练,得到了符合要求的权值矩阵,从而对变电设备进行科学、全面、实时的故障诊断分析,最终提高了故障诊断的精度.