概率神经网络的分类预测-基于PNN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变压器故障诊断

详 情 说 明

概率神经网络（PNN）是一种基于贝叶斯决策理论的分类方法，尤其适用于模式识别和故障诊断领域。在变压器故障诊断中，PNN能够快速准确地判断设备运行状态，为维护决策提供可靠依据。

核心原理方面，PNN通过四层网络结构实现分类：输入层接收特征参数（如油中溶解气体含量），模式层计算输入向量与训练样本的概率密度，求和层聚合同类模式输出，竞争层则选择最高概率的类别作为诊断结果。其优势在于训练过程仅需一次遍历数据，且对噪声数据具有鲁棒性。

在MATLAB实现中，关键步骤包括数据预处理（归一化气体浓度等特征）、确定平滑参数（σ值）以优化概率密度估计，以及通过混淆矩阵验证模型性能。实际工程中，常结合历史故障数据训练网络，使模型能识别过热、放电等典型故障模式。

扩展应用中，PNN可与其他智能算法（如SVM、D-S证据理论）融合，进一步提升复合故障的诊断精度。该方法的局限性在于网络规模会随训练样本增加而膨胀，此时可采用聚类算法对模式层进行压缩优化。

对于电力系统从业者，掌握PNN的故障诊断实现既能提升设备状态评估效率，也为后续研究深度网络模型打下基础。