利用残差BP神经网络构建的变压器故障诊断模型。

简介：
基于传统的BP神经网络架构，当网络模型构建到一定程度时，其故障诊断能力往往会逐渐趋于稳定，难以再进一步提升诊断性能。在这样的情况下，试图通过增加网络模型的深度反而可能导致诊断性能的下降。此外，在数据量有限的情况下，传统的BP神经网络也难以达到令人满意的诊断准确率。为了显著提高变压器故障诊断的准确性，并增强其在小样本数据环境下的诊断能力，本文提出了一种基于残差BP神经网络的全新方法。该方法巧妙地利用堆叠多个残差网络模块来扩展BP神经网络的深度，并将其固有恒等映射学习机制转化为残差学习过程。更重要的是，每个残差网络模块内部能够实现输入信息的跨层传输，从而确保信息能够更有效地传递到更深层次的网络结构中。这使得即使在数据量有限的情况下，也能成功训练出具有良好诊断性能的模型。实验结果充分验证了所提方法的优势：相较于传统的深度BP神经网络以及浅层BP神经网络，该方法在诊断准确率上表现出更高的水平，并且在小样本数据场景下同样展现出卓越的诊断性能。