基于超声技术的变压器油酸值检测研究

提出了一种用于变压器油酸值多频超声波检测的人工蜂群算法(ABC)优化反向传播神经网络(BPNN)的方法。通过多频超声波检测变压器油后得到的242维超声波数据作为BPNN的输入,基于指示剂法测定的变压器油酸值作为BPNN输出,并通过ABC算法寻求BPNN模型的最优参数,最终建立ABC-BPNN变压器油酸值预测模型。相比于BPNN标准模型,使用ABC-BPNN预测模型得到的酸值预测准确度更高,测量误差更小。