摘要：电力变压器是是电力系统的核心设备。为预防并降低电力变压器发生故障概率，设计了小波神经网络对电力变压器进行故障诊断。为提高迭代计算速度及计算精度，提出一种基于自适应修正因子的模型优化方法，通过自适应修正因子可以忽略模型中的局部极值，进而消除微小变化特性，排除杂波干扰。基于自适应修正因子设计变压器故障诊断小波神经网络模型训练方法，从而提高迭代计算效率及精度。通过与传统的神经网络模型及粒子群小波神经网络的故障分析结果及误差对比分析，验证所设计的电力变压器故障诊断模型具有较高的可用性。研究结果为电力变压器故障诊断分析提供理论基础。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91722X/201707/672596362.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）