一种基于神经网络和模糊理论的变压器故障诊断

禹建丽; 周瑞芳

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一种基于神经网络和模糊理论的变压器故障诊断

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研究一种基于神经网络的变压器故障诊断方法,利用绝缘油中5种特征气体H2,CH4,C2H2,C2H6和C2H4,计算w(C2H2)/w(C2H4),w(CH4)/w(H2),w(C2H4)/w(C2H6);然后,将模糊化后的数据作为BP神经网络的输入,建立可对变压器低能放电、高能放电、局部放电、低温过热、中温过热、高温过热6种故障进行故障诊断的神经网络模型。仿真实验研究表明:基于神经网络的变压器故障诊断方法对变压器故障诊断的准确率达到85.4%。

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来源
《中南大学学报（自然科学版）》 |2013年第s1期|243-247|共5页
作者
禹建丽; 周瑞芳;
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作者单位

郑州航空工业管理学院管理科学与工程学院;

中原工学院理学院;

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正文语种 chi
中图分类维护、检修;
关键词
神经网络; 变压器; 故障诊断;

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