《表3 BP、DDELMC故障诊断对比》

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《基于深度降噪极限学习机的变压器故障诊断》

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文章还做了基于BP方法的故障诊断实验。其中，BP方法故障诊断模型的隐层层数和各层神经元数同DDELMC。经过多次交叉验证实验，该实验的各参数设置为:epochs（训练轮数）为100，mini＿batch＿size为10，eta（学习率）为0.1，lmbda（正则项系数）为5。BP和DDELMC故障诊断对比见表3，由表3可知，DDELMC的训练时间为0.03 s，学习速度比BP提高了200多倍，这是由于:（1）DDELMC的参数不需要通过迭代训练；（2）降噪自编码器的引入使DDELMC特征提取层的权值矩阵变得稀疏，更容易计算得到。DDELMC的诊断正确率为90.29%，比BP方法高7.77%，这是由于DDELMC能够从含噪声数据中提取有利于分类的特征，避免BP方法存在的局部极值和过拟合问题。综上，与BP相比，提出的基于DDELMC的变压器故障诊断方法用更短的训练时间获得了更高的诊断准确率，说明所提方法是先进而有效的。