基于模糊Petri网和BPACO的变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出了一种基于模糊Petri网模型和蚁群优化BP神经网络(BP-ACO)的变压器故障诊断方法。首先,定义一个十元的模糊Petri网结构并根据产生式规则和推理算法构建了故障诊断模型。然后采用BP神经网络对模型的权值和阈值进行参数训练,并结合蚁群优化对模型各参数进行优化,从而进一步提高故障诊断的精确率。利用真实的变压器历史数据对提出方法的可行性进行了验证。结果表明,相比类似模糊Petri网故障诊断方法,提出诊断方法具有更高的准确度。