基于加动量项BP神经网络的变压器故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于加动量项BP神经网络的变压器故障诊断方法。基于加动量项BP神经网络本发明构建了一种完全意义上的智能方法，用于基于油中溶解气体数据的变压器故障诊断方法，提高故障诊断的速度和准确率。本发明具体步骤如下：1）输入层和输出层神经元的确定；2）确定激活函数、神经网络的隐含层层数和隐含层神经元数，从而建立神经网络；3）利用加动量项的BP算法调整网络参数，训练已创建的神经网络；4）利用MATLAB软件对已经通过测试的神经网络进行仿真，进而对变压器故障进行测试诊断。