混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

张思扬^1,2，匡芳君²，徐蔚鸿³

1. 湖南师范大学物理与信息科学学院2. 湖南安全技术职业学院电子信息工程系3. 长沙理工大学计算机与通信工程学院

摘 要：提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.

关键词：动态模糊神经网络;混沌优化;模糊规则;变压器;故障诊断;