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| DGA与GRNN的联合变压器故障诊断研究 | |
| 引用本文： | 丁硕,常晓恒,巫庆辉,杨友林.DGA与GRNN的联合变压器故障诊断研究[J].电子测量技术,2014(5). |
| 作者姓名： | 丁硕 常晓恒 巫庆辉 杨友林 |
| 作者单位： | 渤海大学工学院; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61104071) |
| 摘 要： | 针对传统的变压器故障诊断方法的不足,提出了基于油中溶解气体分析(DGA)方法和广义回归神经网络(GRNN)的变压器故障诊断方法。以DGA方法获取GRNN故障诊断模型的输入特征向量,建立了GRNN故障诊断模型,为了检验GRNN诊断模型的实际诊断能力,以某变电所主变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并与标准BP神经网络(BPNN)和LM算法改进的BPNN(LM-BPNN)的诊断结果进行对比。仿真结果表明:DGA方法与GRNN的联合变压器故障诊断方法的诊断速度更快、准确率更高和泛化能力更强,且GRNN故障诊断模型构建简单,验证了所提出方法的实用性和有效性。 |
| 关 键 词： | DGA方法 GRNN 标准BPNN LM-BPNN 故障诊断 泛化能力 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |