摘要: 径向基（RBF）神经网络可以以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力。信号采集的较短时间内，振动频域信号为平稳信号，频谱十分简单。本文基于RBF神经网络这种监督学习算法，实现变压器铁心及绕组振动频域信号分离。将采集到的振动信号分成训练集和验证集，把某一测点训练集的混合信号作为RBF神经网络输入层，该测点训练集的铁心、绕组振动源信号作为输出层，分别建立铁心、绕组神经网络，进行训练。然后，将验证集混合信号分别输入铁心、绕组神经网络中，得到分离后铁心、绕组振动信号，与验证集源信号进行比较，并引入波形相似系数进行交叉验证，验证RBF神经网络分离效果的有效性。