基于MATLAB的PNN神经网络电力变压器故障智能分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于概率神经网络（PNN）的电力变压器故障智能分类模型，通过提取设备运行特征数据，构建高效分类系统，支持训练与预测两种模式，提升故障诊断准确率与自动化水平。

详 情 说 明

基于PNN神经网络的电力变压器故障智能分类系统

项目介绍

本项目开发了一个基于概率神经网络（PNN）的智能故障诊断系统，专门用于电力变压器的故障分类与识别。系统通过分析变压器运行状态的特征数据（如油中溶解气体含量、绕组温度、负载电流等），利用PNN算法构建高效的故障分类模型。该系统支持训练与预测两种模式，能够依据历史数据优化网络参数，并对实时采集的变压器运行数据进行快速、准确的故障类型判断，为电力系统的预防性维护提供关键的决策支持。

功能特性

• 智能故障分类：采用PNN神经网络算法，实现对电力变压器多种故障（如正常状态、过热故障、放电故障等）的精确分类。
• 数据驱动训练：利用历史运行参数与对应故障标签训练模型，支持交叉验证优化，提升模型泛化能力。
• 实时故障预测：输入实时采集的变压器特征向量，即可输出具体的故障类型、分类置信度及诊断报告。
• 结果可视化分析：训练阶段生成精度报告（含分类准确率、混淆矩阵等），预测阶段输出包含时间戳、故障类型及处理建议的结构化诊断报告。
• 模型持久化：训练所得PNN网络模型参数可保存为 .mat 文件，便于后续加载与复用。

使用方法

1. 训练模式

准备历史运行参数数据（如气体含量、温度、电流等）及对应的故障类型标签，运行系统训练流程。系统将自动进行数据预处理、PNN网络训练与交叉验证优化，最终生成模型参数文件及训练精度报告。

2. 预测模式

加载已训练的PNN模型，输入实时采集的变压器特征向量，系统将返回故障分类结果、各类型概率分布（置信度）以及详细的故障诊断报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB 统计学与机器学习工具箱、神经网络工具箱
• 硬件建议：至少 4GB 内存，支持双精度浮点运算

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑与控制流程，实现了项目的主要功能模块。其功能包括：系统运行模式的调度（训练或预测）、数据文件的读取与预处理、PNN神经网络模型的构建与参数优化、模型效果的评估与结果可视化、训练后模型的保存以及对新数据的故障分类预测与报告生成。该文件确保了整个诊断流程的自动化与一体化执行。