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针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 |
关键词: L-M算法 BP网络 变压器 故障诊断 |
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2011.08.020 |
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基金项目:科技部科技型中小企业技术创新基金 (09C26215105358) |
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