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1.
根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率。 相似文献
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基于模糊隶属度和BP神经元网络,提出了将模糊神经网络应用于变压器油中溶解气体故障诊断的方法。该方法采用了由输入层、输出层、隐含层和模糊化层组成的一种四层前向模糊神经网络,并利用模糊理论预处理数据,建立了基于模糊神经网络的变压器故障诊断模型。结果表明,该方法对变压器进行故障检剥诊断是有效的。 相似文献
3.
模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用研究 总被引:13,自引:0,他引:13
基于模糊逻辑理论和人工神经元网络,提出了将模糊神经网络应用于变压器故障诊断的方法,该方法实现了变压器故障的智能诊断。 相似文献
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将模糊技术与神经网络引入到变压器故障诊断中,提出了运用基于特征气体法的神经网络模块和基于改良三比值法的模糊神经网络模块对变压器油中溶解气体进行综合分析,判断油中溶解气体的特征,以此来诊断变压器可能发生的故障。 相似文献
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基于多方法组合诊断模型的大型变压器故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
电力变压器故障征兆与故障原因之间的关系错综复杂,而单项诊断方法由于信息特征独特、考虑角度单一,往往很难满足故障诊断的要求.因此,提出了在变压器故障诊断中采用多种方法组合诊断的思想,以克服单种方法的偏好对最终诊断结果所产生的影响.该方法采用模糊C均值聚类(FCM)诊断法、BP神经网络诊断法、粗糙集理论故障诊断法和IEC 60599推荐的三比值法这4种诊断方法作为独立的单项诊断方法,根据各自诊断的误判率,按照诊断误差平方和最小的原则计算出各个诊断方法的最优权重,形成最优投票组合模型,再求出最大发生概率的故障类型.诊断结果表明,该方法与单项方法相比,大大降低了诊断误判的风险,提高了故障诊断的准确率,增强了故障诊断的稳健性. 相似文献
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三种变压器故障诊断方法比较研究 总被引:4,自引:1,他引:4
变压器常规诊断的油中溶解气体的三比值法(IEC),在目前变压器故障诊断中有着广泛的应用,许多人工智能技术在电力变压器故障诊断中的应用都是基于IEC法进行研究的,并在此基础上提出了基于神经网络和模糊神经网络的变压器故障诊断专家系统。该文将传统IEC三比值法、神经网络法和基于IEC三比值法的模糊神经网络法进行了比较。本文结合实例对这三种诊断方法进行了分析与探讨,指出了传统的IEC三比值法的不足,神经网络法和基于IEC三比值法的模糊神经网络法的优点等。 相似文献
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针对现今变压器故障诊断方法存在的编码不齐全、准确率不够高等问题,提出了一种基于BP神经网络的变压器油色谱在线监测综合智能诊断方法.该方法结合国标阚值诊断以及改良三比值法,运用BP神经网络理论诊断变压器综合运行状态.运用Matlab建立基于特征气体的BP神经网络变压器故障诊断模型,发现BP神经网络具有良好的特征提取功能,但是通过不断训练发现,只运用BP神经网络对变压器进行诊断得到的变压器运行状态并不是十分准确.最后,结合常用的比值法,通过仿真对实例进行综合诊断,得出此方法运用到变压器故障诊断中具有更高的准确性. 相似文献