针对BP神经网络在变压器故障诊断中存在的不足,提出了一种基于粒子群算法(PSO)改进Elman神经网络的故障诊断方法.首先引入Elman神经网络,选取BP算法(反向传播算法)和油中溶解特征气体含量比值作为故障特征向量.针对该模型受网络结构及初值影响较大的缺点,采用标准PSO和改进PSO对网络进行优化、测试.通过对比,改进的PSO在降低误差、加快收敛速度和提高预测准确性等方面效果更好.证明所提出的方法在故障诊断中的正确性和可行性.
Elman神经网络 粒子群算法 变压器 故障诊断