【摘 要】
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提出了一种改进微分进化(IDE)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法。提出了不依赖优化问题的控制参数自适应调整策略,并动态监视种群适应度方差的变化,
【机 构】
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邵阳学院电气工程系,湖南大学电气与信息工程学院
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提出了一种改进微分进化(IDE)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法。提出了不依赖优化问题的控制参数自适应调整策略,并动态监视种群适应度方差的变化,使IDE具有强劲的全局搜索能力,能很快地寻找到全局最优点。该算法能有效地克服常规BP神经网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点,实现了两种算法的取长补短。将该算法用于变压器故障诊断,并与基于其他算法的变压器故障诊断进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、分类精度高的优点。
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