基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法研究

摘要

为解决变压器故障诊断难以智能判别问题,提出了一种基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法.该方法采用气相色谱检测法,选用高斯函数作为径向基函数,并运用K-means聚类方法求解隐含层节点数据中心初始值,运用伪逆法求解隐含层到输出层权值初始值,运用最小均方误差方法随迭代计算不断自适应更新各个基函数的数据中心及方差、隐含层到输出层权值.仿真结果表明,该方法变压器平均故障诊断准确率为95.6%,并具有较强的容错能力,满足变压器故障诊断要求.