摘要
本发明公开了一种基于改进神经网络的变压器故障诊断方法,该方法针对传统变压器故障诊断存在的效率低下和诊断结果主观性强的问题,提出了一种基于改进算法的故障诊断技术。首先对变压器声纹数据进行预处理,通过模糊聚类C均值聚类算法进一步处理预处理后的声纹特征,对声纹特征进行标注并以此获取数据集。接着构建基于改进河马算法优化的神经网络模型,通过河马算法优化神经网络的参数,提高模型的搜索和收敛性能。本发明不仅提升了故障诊断的效率和准确性,还增强了模型的泛化能力,为变压器的维护和故障预防提供了有力的技术支持。
技术关键词
声纹特征
均值聚类算法
变压器故障诊断
BP神经网络模型
傅里叶变换法
三角形
优化神经网络
顶点
故障诊断技术
策略
梯度下降算法
样本
矩阵
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