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基于DSSA-BP的矿用变压器故障诊断
【机构】 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院；
【摘要】 为保障矿井供电安全,实现对矿用变压器状态监测,采用差分松鼠算法(DSSA)优化BP神经网络,提出了一种基于DSSA-BP的矿用变压器故障诊断模型。将差分算法与松鼠算法结合,并对比测试了DSSA与POA、WOA、SSA的性能差异,验证了DSSA在寻优精度、收敛速度和适应能力等方面的优势;利用DSSA的自适应性依次对BP神经网络权值,阈值进行寻优,以此来提高BP模型分类能力。将得到的最佳参数组合代入BP模型中,并将SSA-BP与POABP、WOA-BP故障诊断模型进行比较,诊断精度分别提高了6.67%,7.85%,8.93%。
- 【会议录名称】 第32届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第13届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集
- 【会议名称】第32届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第13届中国煤矿信息化与自动化高层论坛
- 【会议时间】2024-12-22
- 【会议地点】中国江苏常州
- 【分类号】TD611
- 【主办单位】中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会、中国矿山安全学会煤矿监控与通信专业委员会