基于issa-pnn变压器智能故障诊断代码.docx

基于issa-pnn变压器智能故障诊断代码 ISSA-PNN（Improved Stacked Sparse Autoencoder with Probabilistic Neural Network）是一种用于变压器智能故障诊断的算法模型。它结合了改进的堆叠稀疏自编码器（Improved Stacked Sparse Autoencoder）和概率神经网络（Probabilistic Neural Network）的特点。 ISSA-PNN算法主要用于变压器故障诊断，通过对变压器传感器数据进行训练和分析，能够实现对变压器故障类型的自动检测和诊断。其核心思想是通过构建多层次的稀疏自编码器来提取变压器数据中的有用特征，并使用概率神经网络进行分类和诊断。 ISSA-PNN算法包括以下步骤： 数据预处理：对采集到的变压器数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便于后续的特征提取和分类。 堆叠稀疏自编码器训练：使用改进的堆叠稀疏自编码器对预处理后的数据进行特征学习和提取。这一步骤通过逐层训练多个自编码器，将输入数据从原始空间映射到高阶特征空间。 特征融合与选择：将不同层次的特征进行融合，并选择最具代表性和区分度的特征作为输入数据。 概率神经网络训练：使用概率神经网络对提取的特征进行分类和诊断。概率神经网络能够根据特征之间的关联性进行模式匹配和分类判断。 故障诊断：根据训练好的ISSA-PNN模型，对新的变压器数据进行故障诊断，判断变压器是否存在故障并确定故障类型。 以下是一份基于ISSA-PNN算法的变压器智能故障诊断代码示例： # 导入所需库和模块 import numpy as np import tensorflow as tf # 定义ISSA-PNN类 class ISSAPNN: def __init__(self, input_dim, hidden_units, output_classes): self.input_dim = input_dim self.hidden_units = hidden_units self.output_classes = output_classes def build_model(self): # 构建模型 self.model = tf.keras.Sequential() # 添加稀疏自编码器层 for units in self.hidden_units: self.model.add(tf.keras.layers.Dense(units, activation=relu)) # 添加输出层，使用softmax激活函数进行分类 self.model.add(tf.keras.layers.Dense(self.output_classes, activation=softmax)) def compile_model(self): # 编译模型 pile(optimizer=adam, loss=categorical_crossentropy, metrics=[accuracy]) def train_model(self, x_train, y_train, epochs=10): # 训练模型 self.model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs) def predict(self, x_test): # 预测新的数据 predictions = self.model.predict(x_test) return predictions # 示例使用 if __name__ == __main__: # 设置输入、隐藏层和输出维度 input_dim = 10 hidden_units = [64, 32] output_classes = 3 # 初始化ISSA-PNN模型 issa_pnn = ISSAPNN(input_dim, hidden_units, output_classes) # 构建和编译模型 issa_pnn.build_model() issa_pile_model() # 准备训练数据