基于MATLAB的变压器故障智能诊断系统GUI开发项目

资 源 简 介

该项目利用MATLAB GUI开发集成BP神经网络与三比值法的变压器故障诊断系统。用户输入油中溶解气体数据后，系统可自动完成智能故障判别与经典比值分析，提供直观的可视化诊断结果。

详 情 说 明

基于BP神经网络与三比值法的变压器故障智能诊断系统GUI

项目介绍

本项目利用MATLAB开发了一个交互式的变压器故障智能诊断图形用户界面(GUI)系统。系统深度融合了经典的变压器故障诊断三比值法与智能化的BP神经网络算法，为用户提供了一个操作简便、功能全面的分析平台。用户只需输入变压器油中溶解气体的含量数据，系统即可自动完成故障的初步筛查与高精度智能识别，并生成详尽的诊断报告，显著提升故障诊断的效率和准确性。

功能特性

• 双核诊断引擎：集成IEC三比值法（无编码比值法）与BP神经网络两种诊断方法，兼顾规则判断的明确性与智能学习的适应性。
• 灵活数据输入：支持单条数据手动输入与Excel/CSV格式文件批量导入，方便不同场景下的数据分析需求。
• 可配置神经网络：允许用户调整BP神经网络的关键参数（如隐藏层节点数、训练迭代次数等），以适应不同的数据特征或优化诊断性能。
• 多维度结果展示：提供清晰的可视化输出，包括气体比值柱状图、神经网络训练过程误差曲线、故障类型分布饼图等，使诊断结果一目了然。
• 诊断报告生成：一键生成包含时间戳、原始数据、诊断结果及详细分析的文字报告（.txt或.xlsx格式），便于记录与归档。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件，GUI界面将自动打开。
2. 输入数据：

* 手动输入：在界面相应文本框内直接输入H₂, CH₄, C₂H₄, C₂H₆, C₂H₂等气体的浓度值（单位：μL/L）。 * 批量导入：点击“导入数据”按钮，选择包含气体浓度数据的Excel或CSV文件。

1. （可选）配置网络：如需重新训练或调整神经网络，可在相应区域设置隐藏层节点数和训练次数等参数。
2. 执行诊断：点击“开始诊断”按钮，系统将依次执行三比值法分析和神经网络预测。
3. 查看结果：在界面主区域查看三比值法给出的故障编码（如022）及其对应故障类型，以及神经网络判定的故障概率与主要故障类别。同时，右侧图表区将更新相关的可视化图表。
4. 导出报告：诊断完成后，点击“生成报告”按钮，将本次诊断的完整结果保存至指定路径。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018b或更高版本。
• 必要工具箱：MATLAB Neural Network Toolbox（用于BP神经网络的构建与预测）。

文件说明

主程序文件集成了整个GUI应用的核心功能，负责用户界面的启动、渲染与事件响应。它实现了气体浓度数据的接收与校验、三比值法诊断逻辑的计算、预训练神经网络的加载与调用（或根据参数进行网络训练）、各类结果图表（如比值图、误差曲线、饼图）的实时绘制与展示，以及最终诊断报告的格式化生成与导出。