摘要：为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单、预测精度高、收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据代入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社