麻雀搜索算法（SSA）深度复现与研究：多策略改进与BiLSTM结合的变压器故障诊断新方法,麻雀搜索算法（SSA）复现:《多策略改进麻雀算法与BiLSTM的变压器故障诊断研究_王雨虹》 策略为:Logistic混沌初始化种群+均匀分布动态自适应权重改进发现者策略+Laplace算子改进加入者策略——MISSA 复现内容包括:改进SSA算法实现、23个基准测试函数、改进策略因子画图分析、相关混沌图分析、与SSA对比等。 程序基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。 ,麻雀搜索算法（SSA）复现; 改进策略; 基准测试函数; 画图分析; 代码质量高。,复现MISSA算法：多策略改进麻雀搜索算法及其应用研究

基于多通道卷积神经网络与变压器振动信号的故障诊断技术研究与应用,基于多通道卷积神经网络与MATLAB仿真的变压器故障诊断技术及其振动信号数据集研究,多通道卷积神经网络 变压器 故障诊断 MATLAB （附赠变压器振动信号数据集） 关键词:卷积神经网络 CNN 多通道卷积 神级网络 MCCNN 变压器 振动信号 故障诊断 内容简介: 卷积神经网络（CNN）的性能与网络结构和卷积核大小密切相关。 通常来说，网络的结构越深，非线性表达能力越强，但也意味着模型更加复杂，需要更多的数据进行训练。 此外，小卷积核能够有效地提取数据的局部特征，而大卷积核则具有较大的感受野，能够有效地提取数据的全局特征。 为了充分发挥CNN的特征提取优势，提高模型的抗干扰性，提出了一种基于多通道卷积神经网络MCCNN的变压器故障类型诊断模型。 注:，。 ,MCCNN；多通道卷积神经网络；变压器；振动信号；故障诊断；网络结构；卷积核大小；抗干扰性,多通道卷积神经网络MCCNN在变压器振动信号故障诊断中的应用

在电力系统中，变压器是至关重要的设备，负责电压转换与电能传输。然而，变压器可能会因为各种原因出现故障，这需要我们及时进行诊断和处理。本项目提供的代码着重于利用bp神经网络对变压器气体故障进行分类，这是一种基于机器学习的方法，能够通过分析变压器油中气体的成分和浓度来判断故障类型。 bp神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。在这个项目中，bp神经网络被用作故障识别模型，通过学习已知的故障案例数据，建立一个能够预测不同故障类别的模型。 `main.m`和`main1.m`很可能是代码的主程序文件。`main.m`通常包含整个项目的入口点，负责设置参数、加载数据、构建网络结构、训练模型和进行测试。`main1.m`可能包含对`main.m`的补充或改进，例如不同的网络架构、优化算法或者训练策略。 `maydata.mat`文件可能是存储了预处理后的数据集，包含了变压器故障的特征数据和相应的标签。这些特征可能包括变压器气体的种类（如氢气、乙炔、一氧化碳等）、气体的浓度以及其他可能影响故障类型的指标。MATLAB的`.mat`文件可以方便地存储和加载矩阵数据，非常适合用于机器学习项目。 `数据.xlsx`文件则可能是原始数据源，以Excel表格的形式记录了详细的故障案例信息。每一行代表一个样本，列可能包含气体浓度、故障类型等信息。在项目开始时，这些数据会被读入并转化为适合神经网络训练的格式。 在实施这个项目时，首先要进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及特征工程。接着，将预处理好的数据分为训练集和测试集，训练集用于训练神经网络，而测试集用于评估模型的泛化能力。 神经网络的构建通常包括定义输入层、隐藏层和输出层，选择合适的激活函数（如Sigmoid、ReLU等），并设定学习率、迭代次数等超参数。在bp神经网络中，权重和偏置会通过反向传播算法逐步更新，直到网络的输出误差达到可接受的范围。 训练完成后，模型会根据新的气体数据进行故障分类。为了提高模型的稳定性和预测精度，还可以采用集成学习方法，如bagging、boosting或stacking，结合多个bp神经网络的预测结果。 这个项目通过bp神经网络对变压器气体故障进行分类，旨在提供一种有效的故障诊断工具，帮助电力系统维护人员及时发现并处理潜在的问题，保障电力系统的安全稳定运行。

基于多模态智能算法的DGA变压器故障诊断系统：融合邻域粗糙集、引力搜索与支持向量机技术,基于邻域粗糙集+引力搜索算法+支持向量机的DGA变压器故障诊断。 ,核心关键词：邻域粗糙集; 引力搜索算法; 支持向量机; DGA; 变压器故障诊断,基于三重算法的DGA变压器故障诊断 随着智能电网技术的快速发展，电力系统的安全运行越来越受到重视。在电力系统中，变压器作为关键的设备之一，其运行状态直接关系到整个电网的稳定性。变压器故障诊断技术因此成为电力系统安全的重要组成部分。传统的变压器故障诊断方法依赖于定期的预防性维护和人工经验判断，存在着时效性差、准确性不高等问题。随着数据挖掘和人工智能技术的发展，基于数据的故障诊断方法成为研究热点。 在众多数据驱动的变压器故障诊断方法中，Dissolved Gas Analysis（DGA）技术因其能有效反映变压器内部故障状态而被广泛应用。DGA是通过对变压器油中溶解气体的分析，判断变压器的故障类型和严重程度。然而，DGA数据的处理和分析往往面临数据维度高、非线性特征显著、模式识别复杂等挑战，常规的单一智能算法很难取得理想的效果。 为了解决上述问题，研究者们提出了将多种智能算法相结合的多模态智能算法，以期提高故障诊断的准确性和可靠性。基于邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set，NRS）、引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的多模态智能算法融合技术应运而生。这些算法的融合利用了各自的优势，能够有效地处理高维数据，识别非线性模式，并提供准确的故障诊断。 邻域粗糙集是一种处理不确定性的数据挖掘工具，它可以用来从大数据中提取有效的决策规则。在变压器故障诊断中，邻域粗糙集能够通过分析DGA数据的特征，简化问题，提取出关键的故障信息。 引力搜索算法是一种新兴的全局优化算法，其灵感来源于万有引力定律。在变压器故障诊断中，引力搜索算法通过模拟天体间的引力作用，搜索最优化的故障诊断模型参数，从而提高诊断的准确性。 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类。在故障诊断中，支持向量机能够对变压器的故障类型进行分类，提高故障识别的准确率。 将这三种算法相结合，形成了一个高效、准确的变压器故障诊断系统。该系统首先利用邻域粗糙集对数据进行预处理，简化问题并提取重要特征；随后，通过引力搜索算法优化支持向量机的参数；支持向量机根据优化后的参数进行故障分类，提供诊断结果。 该系统的研究成果不仅为变压器故障诊断提供了新的思路和技术手段，而且对于智能电网的稳定运行具有重要的理论和实际意义。通过该系统，可以实现对变压器潜在故障的及时预警和精准诊断，有效防止因变压器故障引起的电力系统事故，保障电力供应的连续性和安全性。 基于邻域粗糙集、引力搜索算法和支持向量机的多模态智能算法融合技术，在变压器故障诊断领域展现出强大的应用潜力，对提升电力系统的智能化水平和故障预警能力具有重要作用。未来，随着算法的不断优化和数据采集技术的进步，该技术有望在更多的电力设备故障诊断中得到应用，为智能电网的安全稳定运行提供强有力的技术支持。

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

在matlab环境中搭建PNN网络并应用在变压器故障诊断中去，有相关阅读文档！

MATLAB源程序19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.zip

WORD格式，用MATLAB编程，对变压器故障进行诊断，整理成报告样式，包含数据和流程图，文字说明，

案例19-概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176.7z

油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数357组，故障类型7种（含正常） sheet1为排序数据，sheet2包含归一化数据