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（Probabilistic Neural Network, PNN）是一种基于贝叶斯决策理论的分类算法，尤其适用于模式识别和故障诊断场景。在变压器故障诊断中，PNN能够通过学习历史故障数据，快速预测新样本的故障类型，其核心优势在于分类速度快且对噪声数据鲁棒性强。

PNN的结构通常分为四层：输入层负责接收特征数据（如变压器油中溶解气体含量）；模式层通过高斯核函数计算样本与各类别的相似度；求和层汇总同类别的概率密度；输出层基于贝叶斯规则选择最大概率的故障类型作为预测结果。

在变压器故障诊断中，PNN的训练过程无需反向传播，直接通过解析法确定模式层参数，这使其在小样本场景下仍能保持较高准确性。典型的应用步骤包括：预处理（归一化气体浓度数据）、划分训练/测试集、优化平滑因子（控制核函数宽度）以及评估分类精度。

扩展思考：PNN可结合其他智能算法（如遗传算法）优化平滑因子，或与D-S证据理论融合处理不确定故障征兆，进一步提升诊断可靠性。其局限性在于模式层节点数随样本量线性增长，可能影响大规模数据集的效率。