基于模糊輸入的BP-ART2混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障綜合診斷中的應(yīng)用
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第一塊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用特征氣體，如H2，C2H2，CH4，C2H4，C2H6，CO及CO2等測(cè)定值作為輸入，產(chǎn)生一系列的輸出。第二塊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用氣體三比值法作為輸入，產(chǎn)生一系列的輸出。第三塊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可采用直流電阻、絕緣電阻、吸收比、極化指數(shù)、變比、介質(zhì)損耗tgδ、水分等電氣試驗(yàn)測(cè)定值作為輸入。第四塊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可采用油位、油溫度等測(cè)定值作為輸入。輸入模糊化后，送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)處理后，產(chǎn)生一系列結(jié)果，送入ART2模型中，再經(jīng)處理后產(chǎn)生診斷結(jié)果，輸出量有：正常，絕緣老化，繞組匝間短路，分接頭接觸不良，絕緣擊穿，嚴(yán)重受潮，油中局部放電，有載分接開(kāi)關(guān)箱漏油，斷線，過(guò)熱性故障，鐵心短路，固體絕緣電弧分解等。
混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為如下圖所示三層結(jié)構(gòu)：本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/150915.htm
BP1為3層，其輸入量為7個(gè)第1到3輸入量為H2，總烴及C2H2測(cè)定量，第4到7輸入量為C2H2，H2，CH4與C2H4在總烴中所占的比例，隱含層20個(gè)，輸出量為6個(gè)，分別表示一般過(guò)熱（>500℃），局部放電，火花放電，電弧放電與過(guò)熱兼電弧放電;BP2也為3層，其輸入量為3個(gè)，隱含層12個(gè)，輸出量為9個(gè)，其輸入輸出含義見(jiàn)表2。BP1、BP2兩類(lèi)在現(xiàn)場(chǎng)已有應(yīng)用，因此，其輸入、輸出及隱含層神經(jīng)元數(shù)量是由經(jīng)驗(yàn)給出的；由于現(xiàn)場(chǎng)條件的限制，BP3、BP4輸入量、輸出量的個(gè)數(shù)及隱含層數(shù)由根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際所能提供的測(cè)定數(shù)據(jù)來(lái)確定，仿真中采用介質(zhì)損耗tgδ、直流電阻、吸收比、油位、水分的測(cè)量值作為輸入，網(wǎng)絡(luò)也采用三層結(jié)構(gòu)，其輸入層、隱含層、輸出層分別為3、10、6和2、8、5。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用文獻(xiàn)5所述的學(xué)習(xí)算法。由于BP算法存在收斂速度慢，學(xué)習(xí)精度低等問(wèn)題，本文采用加動(dòng)量因子，及不等權(quán)、半隨機(jī)初始解等方法加以解決，以加快收斂速度。
ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如3圖所示【9】：
自適應(yīng)共振理論ART2具有快速的學(xué)習(xí)算法，且無(wú)需大量樣本，在故障在線識(shí)別領(lǐng)域有很大的應(yīng)用潛力。圖3是典型的單ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，適用于模擬向量輸入。網(wǎng)絡(luò)可分為注意子系統(tǒng)和調(diào)整子系統(tǒng)兩部分，前者完成輸入向量的相似度匹配及競(jìng)爭(zhēng)選擇，后者檢驗(yàn)輸入模式與長(zhǎng)期記憶模式之間的相似度是否達(dá)到滿意的程度，并根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果作出相應(yīng)處理，成功或重置。提取的特征向量Ii輸入F1層(比較層)。在F1層通過(guò)向量歸一化和非線性變換經(jīng)迭代得到穩(wěn)定的中層模式u，并經(jīng)p送入F2層(識(shí)別層)，由F2層經(jīng)競(jìng)爭(zhēng)選擇激活F2層候選模式(本文中對(duì)應(yīng)故障類(lèi)型)，得到系統(tǒng)的短期記憶。F2層的輸出經(jīng)長(zhǎng)期記憶加權(quán)后反饋回F1層，反饋信息與u一起送入調(diào)整子系統(tǒng)，檢驗(yàn)系統(tǒng)長(zhǎng)期記憶模式與輸入模式的相似程度，若通過(guò)相似程度檢驗(yàn)，則可確定輸入模式屬于F2層的候選模式，并按快速學(xué)習(xí)算法，一步完成權(quán)值的學(xué)習(xí)；若未通過(guò)檢驗(yàn)，則強(qiáng)迫F2層重置并選擇下一輸出節(jié)點(diǎn)，若所有的輸出節(jié)點(diǎn)都不能通過(guò)匹配檢驗(yàn)，則增加一個(gè)新的輸出節(jié)點(diǎn)即另一新類(lèi)。
在應(yīng)用ART2時(shí)必須注意的是ρ(相似測(cè)度警戒限，為0到1之間的正數(shù))的選擇。ρ值決定了網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入模式進(jìn)行分類(lèi)的間隔大小，直接影響分類(lèi)性能。若ρ選得太小，分類(lèi)粗糙，不能把不同故障類(lèi)型區(qū)分開(kāi)；若ρ選得太大，分類(lèi)又太紉，則同一故障類(lèi)型可能被劃分到不同輸出模式中，引起錯(cuò)分。ρ的選樣沒(méi)有一定的規(guī)則，需要在具體應(yīng)用中調(diào)整。本文中ρ取0.5即可達(dá)到較滿意的分類(lèi)效果。ART2網(wǎng)絡(luò)參考了文獻(xiàn)10所述的學(xué)習(xí)算法。
變壓器故障診斷過(guò)程屬于一個(gè)非平穩(wěn)、非線性的隨機(jī)過(guò)程。在學(xué)習(xí)階段，通過(guò)對(duì)足夠量的樣本訓(xùn)練，逐層調(diào)整接點(diǎn)權(quán)重和閾值，直至誤差達(dá)到精度要求。在工作期間，投入不同的測(cè)試樣本，進(jìn)行故障診斷模式識(shí)別，最終實(shí)時(shí)判別故障類(lèi)型和故障可能發(fā)生的位置。
4.知識(shí)處理
4.1特征氣體的模糊知識(shí)表示
評(píng)論