蜣螂算法优化概率神经网络的变压器故障诊断

作     者：宗琳 周晓华 罗文广 刘胜永 张银 吴雪颖 ZONG Lin;ZHOU Xiaohua;LUO Wenguang;LIU Shengyong;ZHANG Yin;WU Xueying

作者机构：广西科技大学自动化学院广西柳州545616 

出 版 物：《智慧电力》 (Smart Power)

年 卷 期：2024年第52卷第5期

页      面：98-104页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(62263001) 广西高校中青年教师基础能力提升项目(2023KY0359) 

主　　题：变压器故障诊断 蜣螂算法 概率神经网络 油中溶解气体分析 

摘      要：针对仅靠人工经验选取平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型存在诊断正确率偏低的问题,提出1种采用蜣螂算法(DBO)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断模型。选取测试函数对DBO算法进行寻优测试,并与粒子群算法(PSO)、人工蜂群算法(ABC)、灰狼优化算法(GWO)对比,DBO在寻优精度、收敛速度和避免局部最优方面更具优势;采用DBO对PNN平滑因子寻优以建立DBO-PNN诊断模型,并与PSO-PNN、ABC-PNN和GWO-PNN模型进行诊断对比,结果表明DBO-PNN模型的诊断效果更好,正确率达96%。