基于数字孪生的优化概率神经网络变压器故障诊断

王妍; 张太华

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基于数字孪生的优化概率神经网络变压器故障诊断

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针对油浸式电力变压器无法实时监测其运行情况、故障诊断精度低、速度慢等问题,提出一种基于数字孪生技术的优化概率神经网络的故障诊断方法.首先,根据变压器结构、运行等特点建立基于数字孪生的故障诊断模型,采用差分进化算法优化概率神经网络(PNN)中的平滑因子,再将优化后的平滑因子赋给PNN,最终得到优化后的故障诊断模型,进而构建高精度变压器数字孪生体进行实时故障诊断分析.优化结果表明,与优化前以及RBF和BP网络相比,变压器故障诊断的精度明显提高且收敛速度快,基于数字孪生技术能够实现实时诊断变压器故障.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2020年第11期|20-23|共4页
作者
王妍; 张太华;
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作者单位

贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳 550025;

贵州师范大学机械与电气工程学院贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;金属切削加工工艺;
关键词
数字孪生; 变压器故障诊断; 概率神经网络; 差分进化算法;

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