基于混合pi-sigma神经网络的故障诊断

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由于电力变压器故障的模糊性和多样性,目前利用IEC三比值法在变压器故障诊断中存在准确率不高之难题。针对电力变压器的特点,综合考虑各因素的影响,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了基于混合Pi—sigma神经网络及其算法的变压器故障诊断模型,其中在学习速率的选择、隶属度函数参数的更新等多处进行了改进,进一步减小了预测误差。用训练过的混合pi-sigma神经网络模型对变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度。证实了算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。
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