秦　景，王　玥，秦　波，吴庆朝

(1.河北建筑工程学院 电气工程学院，河北 张家口　075000；2.浙江大学 控制科学与工程学院，杭州　310027；3.内蒙古科技大学 机械工程学院，内蒙古 包头　014010；4.大同电力机车有限责任公司 技术中心，山西 大同　037000)



改进PSO优化模糊RBF神经网络的牵引变压器故障诊断研究*

秦景1，王玥2，秦波3，吴庆朝4

(1.河北建筑工程学院 电气工程学院，河北 张家口075000；2.浙江大学 控制科学与工程学院，杭州310027；3.内蒙古科技大学 机械工程学院，内蒙古 包头014010；4.大同电力机车有限责任公司 技术中心，山西 大同037000)

摘要：为了快速准确地识别出油浸式牵引变压器的常见故障，结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点，提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的油浸式牵引变压器故障诊断方法。针对粒子群算法局部搜索能力不足的缺点，改进粒子群的速度更新公式和惯性权重，以此优化模糊神经网络的结构参数，从而构建起基于油中气体分析技术的改进PSO优化模糊神经网络的牵引变压器故障诊断模型。实验及仿真结果表明，与BP神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比，改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。

关键词：牵引变压器；改进粒子群算法；模糊神经网络；故障诊断

0引言

牵引变压器作为电力机车从牵引电网获取电能的重要衔接设备，其工作状态的优劣直接决定着电力机车的安全、可靠、高效的运行。……