基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断

摘要：

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种免疫RBF混合智能诊断算法,用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;用遗传算法对RBF网络训练,进一步优化网络的结构和连接权重,将训练后的RBF网络应用于变压器故障诊断.经过大量实例分析,并将其结果与其他算法进行对比,表明该方法算法精简,诊断正确率高.

关键词：变压器、故障诊断、免疫聚类、RBF网络

所属期刊栏目：38

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2010-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-9,14