粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用

摘要

XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等.由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别.本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响.研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别.