基于残差BP神经网络的变压器故障诊断

基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法，当网络模型达到一定的深度时，模型的诊断性能会趋向于饱和，无法进一步提升网络模型的诊断性能，此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外，在小样本数据下，传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此，为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能，提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度，将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时，在每个残差网络模块中，模块的输入信息可以在模块内跨层传输，使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递，从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明，相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络，所提方法具有更高的诊断准确率，同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。