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摘要
为解决油中溶解气体分析(dissolved gas analysis，DGA)技术在变压器故障诊断方面的应用存在着分类不佳、准确率低的问题，提出了一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm，IGA)优化深度置信网络(deep belief network ，DBN)的诊断方法。首先通过对遗传算法(GA)的交叉概率Pc和变异概率Pm实现自适应调整，初期扩大参数以实现快速寻优，后期减小参数保证收敛精度，并采用Ackley测试函数对IGA进行性能测试；随后，将其与在特征提取方面具有明显优势的深度置信网络相结合，利用IGA克服DBN随机初始化权值参数的问题，建立起IGA-DBN故障诊断模型，以提升故障样本的分类性能及诊断精度。最后，在各自最佳适应度条件下，与同类型其他变压器故障诊断算法进行对比，仿真结果表明，IGA-DBN故障诊断算法具有更高的诊断准确性。
- 出版日期2023
- 单位陕西理工大学
