基于概率神经网络的油浸式变压器失效判别仿真研究

钟明灯; 陈冬冬

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基于概率神经网络的油浸式变压器失效判别仿真研究

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采用传统方法判别油浸式变压器失效故障时存在有效率低、性能差的问题,提出了基于概率神经网络的油浸式变压器失效判别仿真方法。利用时频定义了油浸式变压器失效信号,根据失效信号的能量分布情况提取出其模态特征,结合希尔伯特变换完成变压器失效信号的识别。采用概率神经网络连接拓扑结构,将失效故障值转换为网络错误帧,根据变压器的连接特性计算变压器失效的响应特性,引入变量分析法建立变压器失效数据关联函数,通过排列运算失效数据的关联变量构建失效数据统计量,以此进行油浸式变压器的失效判别。仿真实验结果表明,该方法不仅可以提高失效判别的有效率,还可以提升判别效率,具备一定的实际应用价值。

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来源
《佳木斯大学学报：自然科学版》 |2022年第3期|65-69|共5页
作者
钟明灯; 陈冬冬;
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作者单位

闽南理工学院光电与机电工程学院;

闽南理工学院电子与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力变压器;
关键词
概率神经网络; 信号识别; 油浸式变压器; 响应特性; 失效判别; 构建统计量;

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