论文部分内容阅读
建立了基于自组织特征映射(SOM)神经网络和粗糙集理论的变压器故障诊断模型,并将SOM各种改进算法应用到厦门市110 kV变压器故障的智能诊断中.模型使用粗糙集方法对原始数据进行约简,将得到约简后的决策表作为SOM网络的训练样本集,采用包括传统SOM、静态自组织映射树(TS-SOM)、自组织树(SOTA)、改进的自组织二叉树(DBTSONN2)、动态多叉树(DMTSONN)等各种算法对电力变压器运行中的潜在故障进行诊断.试验表明,DBTSONN2、DMTSONN能有效降低SOM网络的复杂性,减少SOM网络训练时间,对于提高变压器故障诊断精度具有一定的实际意义.