##大型电力变压器故障检测技术( 二 )
4．人工神经网络的诊断方法
人工神经网络以数学模型模拟神经元活动 ， 是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统 。人工神经网络具有自组织、自适应、自学习、容错性及很强的非线性逼近能力 ， 可以实现预测、模拟仿真和模糊控制等功能 ， 是处理非线性系统的有力工具 。根据电力变压器故障时油中溶解气体的成分及含量 ， 利用人工神经网络高度的非线性映射及自组织、自学习能力进行变压器故障诊断一直是近年来的研究热点 ， 发展出一系列以人工神经网络为基础的故障诊断方法 ， 如两步ANN 方法、基于反向传播人工神经网络、决策树神经网络模型、组合神经网络分层结构模型、径向基函数神经网络等 ， 这些方法不断提高神经网络算法的收敛速度、分类性能和准确率 。
5．其他诊断方法
除了上述四种方法 ， 还有一些方法也用于变压器的故障诊断当中 。将神经网络和证据理论进行有机结合 ， 使两者优势互补 ， 可得到多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法 。根据仿生生物免疫系统中抗体对抗原的高效识别和记忆机理 ， 通过自组织抗体网络和抗体生成算法用于解决电力变压器故障诊断问题 。另外 ， 还有基于信息融合、粗糙集理论、组合决策树、贝叶斯网络、人工免疫、新径向基函数网络及支持向量机的变压器故障诊断法 。
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