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基于径向基神经网络的变压器故障诊断

         

摘要

研究基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法。以绝缘油中6种特征气体作为神经网路的输入,建立了可对变压器低温过热、中温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电等6种故障进行故障诊断的径向基神经网络模型。仿真实验研究表明,基于径向基神经网络的变压器故障诊断模型对于超出三比值法编码规则的故障也能进行故障诊断,故障诊断准确率达到91.67%,远远高于三比值法故障诊断准确率。基于径向基神经网络的故障诊断模型建立方法简单,便于在实际中应用。

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