基于混杂神经网络的直流主设备故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于混杂神经网络的直流主设备故障诊断方法，其包括以下步骤：步骤1、获取进行设备故障诊断所需的关联数据，所述关联数据包括源数据和实时数据，其中所述源数据为离线实验数据、带点实验数据，在线监测数据，各种巡检数据组成的历史数据；步骤2、应用神经网络对所述关联数据进行信息融合；步骤3、结合粒子群优化算法、Hopfield网络及BP网络，设计混杂神经网络，对步骤2中进行信息融合后的关联数据进行预测，以获取直流主设备的预测状态；步骤4、将所述预测状态与直流主设备的原始状态对应起来，以不同的形式或/和形态展现，所述原始状态为源数据所体现的历史状态。本发明提高故障设备的检修效率和电网运行的可靠性。