现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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