基于MATLAB编程的BP神经网络变压器故障诊断报告
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2022-11-10
13:03:16
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BP 网络诊断变压器故障实验报告
一、 实验目的
1、 熟悉 MATLAB 软件的运行环境以，熟悉 BP 神经网络网络的
特性
2、 掌握 MATLAB 语言的变量、数组、函数等有关概念，掌握
BP 网络的的创建，运行方法，初步具备将一般实际问题转
化为对应计算机模型处理的能力；
二、 当前概况
电力变压器是电力系统重要的变配电设备 ,如何及时正确检测
出设备故障 ,对于整个电力系统安全可靠运行具有重要意义 。 实践
证明 ,油中溶解气体分析技术对于发现变压器内部的潜伏性故障及其
发展程度是很有效的 。 传统的诊断方法是在大量数据的基础上统计
出来的 ,它简化了故障因素的复杂性而使得虽然在形式上比较简单 ,
但诊断正确率只能达到 80%左右。 随着计算机的快速发展 ,神经网
络等人工智能技术在变压器的故障诊断中也获得了初步的应用研究。
由于神经网络具有并行处理、 学习和记忆 、 非线性映射、 自适应
能力和鲁棒性等性质 ,使其成为变压器故障诊断最有前途的方法之一
三．求解过程
（一）、BP 神经网络
BP 网络包含有输入层、隐含层和输出层。 根据 BP 网络理论 ,隐含
层可以为一层或多层 ,但是有一个隐含层的 BP 网络已经能够以任意
准确度完成任何连续函数的映射 ,为了避免训练速度过慢 ,决定只采
用一个隐含层。 在学习过程中 ,采用 BP 算法的
基本原理是 :对于输入信号 ,要先向前传播到隐节点 ,经过作用函数
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