一种基于VPRS-RBF神经网络的箱变故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于VPRS‑RBF神经网络的箱变故障诊断方法，具体包括如下步骤：步骤1，选取样本；步骤2，对步骤1选取的样本进行约简；步骤3，对步骤2约简后的样本进行训练；步骤4，对步骤3训练后的样本进行测试。本发明将变精度粗糙集算法作为径向基神经网络的前端处理系统，对大量的原始样本进行定量的简化运算，寻找关于箱变故障的主要信息；然后通过RBF神经网络对箱变故障样本进行训练学习，实现箱变故障的自动诊断、识别；该方法提高了箱变故障诊断模型的故障诊断效率及准确性。