基于改进粒子群算法的变压器故障诊断研究.pdfVIP

化工自动化及仪表，2010，37(7)：43—46 检测与仪表 ControlandInstrumentsinChemical Industry 基于改进粒子群算法的变压器故障诊断研究 李凌，倪远平，孙婧雅 (昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650051) 摘要：针对基本粒子群算法存在收敛慢、易陷入局部极值的缺点，分析了粒子群算法中惯性权重和加速因 子的作用，对其作了修改，并用改进后的粒子群算法训练神经网络，应用在变压器故障诊断上。仿真结果表明：改 进后的粒子群算法迭代次数少，收敛速度比改进的BP算法快，可以对变压器的故障类型进行区分。 关键词： 改进粒子群算法；变压器故障诊断；神经网络；收敛速度 中图分类号：TPl83文献标识码：A文章编号：1000-3932(2010)07-0043-04 1 引 言 (gbest)推进的随机加速权值。 几十年来，国内外众多专家先后提出了多种以油 3惯性权重和加速因子的改进 中特征气体为依据的判断变压器故障的方法，如罗杰 c。能够限制上一步微粒的飞行速度对此时速 斯法(Rogers)、三比值法(IEC)、特征气体法、气液平度的影响，c．能够控制微粒自身的有哪些信誉好的足球投注网站经验对当前 衡法、电协研法等…，目前应用比较成熟和广泛的是 微粒飞行速度的影响，c：能够控制其它微粒的有哪些信誉好的足球投注网站 三比值法。虽然三比值法经过多次改进，但是在实际 经验对当前微粒飞行速度的影响。C。的大小反映了 分析中仍有不在其中的故障类型，而且多种故障混合 收敛能力的强弱，c。取值较大时全局收敛能力较强， 时，用三比值法就很难进行判断。所以，专家学者们 局部收敛能力弱，c。较小时局部收敛能力较强，全局 陆续研究出了多种智能故障诊断方法，如神经网络、 能力较弱。开始可以给c。一个较大的正值(一般取 专家系统、模糊控制等，并且都取得了可喜的成果。 1)，然后逐渐的减小其值，本文考虑在有哪些信誉好的足球投注网站过程中 粒子群算法是一种新兴的智能进化算法，具有有哪些信誉好的足球投注网站能 对c。进行动态改进，使惯性权重c。随粒子迭代次数 力强大、参数少、算法简便等优点，但是也存在收敛 的增大而呈现非线性递减趋势，这种改进能够加快 慢、易陷入局部极值的缺点，所以本文对基本粒子群 算法的收敛速度，从而能够逼近全局最优解。本文考 算法的惯性权重和加速因子做出了改进，并尝试用改 虑采用的方法区别于其他改进方法的是惯性权重的 进后的粒子群算法训练BP神经网络，应用在变压器 表现形式不同，此方法经过验证，能够有效地摆脱局 故障诊断上。实验仿真证明改进的粒子群算法应用 部极值的缺点，改进的公式见式(3)： ●一C 在变压器故障诊断上是可行、有效的。 co(k)=1一甜×e‘ (3) 2基本粒子群算法 式(3)中，c。随着迭代次数的增加而呈现动态 非线性减小的趋势，通常情况下，认为c。(k)取 粒子群优化算法(PSO)最早是由Ebcrhart和 [0．4，1．2]之间的常数时算法性能较好。∞可以取 Kennedy忙“1博士于1995年提出的，起源于对鸟类 捕食的研究。种群是由多个粒子的集合组成的，每 [0，1]之间的常数，经过验证，认为取0．