文档介绍：控制理论与应用自动化技术与应用》年第卷第期

基于遗传算法小波神经网络的电力变压器
故障诊断
马文静
南通纺织职业技术学院,江苏南通
摘要:本文提出了一种基于遗传算法小波神经网络的变压器故障诊断方法。首先构造了基于小波的小波神经网络,其
次利用遗传算法优化小波网络的参数,并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,最后通过实例证明了本方法的
有效性和可行性。
关键词:电力变压器;遗传算法;小波网络;故障诊断
中图分类号:; 文献标识码: 文章编号:~——

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引言. 小波网络
常用的电力变压器故障诊断方法较多,其中油中溶解嘱晏
气体分析【】被公认为是一种探测变压器初期故障和进
行绝缘寿命估计的有效手段,被广泛用于基于神经网络【引、
模糊技术【】、专家系统】等方法的变压器故障诊断。近年发
展起来的小波多尺度理论在函数逼近、数值分析和信号处
理等诸多领域呈现出强大的生命力一。他能够很好的处理
故障诊断中因果关系不是很明显的场合,具有较强的逼近
能力和容错能力,为故障诊断技术提供了新技术和新方法。
本文将小波网络应用到电力变压器的故障诊断中,
并采用遗传算法对网络参数进行优化训练,目的是提高图小波网络结构
电力变压器故障诊断正确率。
小波神经网络是前馈神经网络与小波变化理论的
结合体,它是以小波基函数作为神经元激活函数而构造
基本理论的前馈神经网络,基本思想是甩小波元代替神经元,即
用已定位的小波函数代替函数作为激活函数,
收稿日期:——
自动化技术与应用》年第卷第期控制理论与应用

通过仿射变换建立起小波变换与网络系数之间的连接。输入到隐层的权值,,⋯, ;,,⋯,、尺
小波网络由输入层、隐层和输出层构成,其中隐层由小度因子,和平移因子,,⋯,。
波神经元组成,其拓扑结构如图。。遗传算法编码方法和解码方法
小波网络的结构确定主要是确定隐层的节点数,即本文所建立的小波神经网络模型中除了参数要
小波基函数个数。在确定小波网络的结构后之后进行求不等于外,其它参数均没有取值范围限制,而且需要
小波变换,小波变换需要先选择基波,不同的小波基波优化的网络参数相对较多,因此本文采用自然数编码方
的波形差别很大,由于基波的不同,对同一信号的处理法,不仅可以改善遗传算法的计算复杂性、提高运算效
得到的结果也差异很大。小波为高斯函数率和学习精度,而且解码时只需将每个基因值直接赋给
的二阶导数,关于原点对称,呈指数级衰减,非紧支撑, 相应的网络参数即可。
具有很好的时频局部化特性。本文选取小. 适应度函数的确定
波作为小波网络隐层的作用函数。其母小波表达式为: 适应度函数一般是由所求问题的目标函数按照一
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三一⋯定规则转换而得到的,对于本小波网络中的参数优化,
、,√巧
个体的适应度值可用误差平方和来衡量。对于个学习
设小波网络有个输入、个隐层、个输出,图
样本,定义其总误差为:
中小波网络的第个隐层的输入为
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其中;为输入,为输入到隐层的权值。则式中,为训练样本数, 为输