概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

资 源 简 介

概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

详 情 说 明

概率神经网络（PNN）在分类预测任务中展现出独特的优势，特别是在变压器故障诊断领域。与传统的神经网络不同，PNN基于概率统计原理构建，能够直接输出样本属于各类别的概率，这对于故障类型的判断提供了更直观的量化依据。

在变压器故障诊断场景中，统计直方图被用作特征提取的核心工具。通过统计分析变压器运行数据（如油色谱数据、振动信号等），将连续的特征值划分为若干区间并计算分布频率，从而形成具有物理意义的直方图特征。这种特征表示方式具有两大优势：一是能够保留原始数据的统计特性，避免过度依赖特定数据点；二是通过调整区间划分的粒度（如增加或减少区间数量），可以实现对不同层次结构特征的捕捉，适应粗粒度筛查或细粒度分析的需求。

概率神经网络的分类过程分为四层结构：输入层接收直方图特征向量，模式层计算特征与各类别模板的概率相似度，求和层聚合同类别的概率密度，输出层通过贝叶斯决策输出最大后验概率对应的故障类型。这种结构天然支持增量学习——当新增故障样本时，仅需扩展模式层的节点即可，无需重新训练整个网络。

实验结果表明，基于统计直方图的PNN模型对变压器放电、过热等典型故障的识别准确率显著高于传统阈值判断方法。其成功的关键在于：直方图特征有效放大了不同故障模式的分布差异，而PNN的概率化处理则规避了传统神经网络"黑箱决策"的问题。这种结合统计特征与概率模型的研究思路，可扩展至其他设备的结构相关性故障诊断领域。