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基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用
引用本文:高如新,王福忠,冉正云.基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用[J].电力系统保护与控制,2004,32(5):15-18,69.
作者姓名:高如新  王福忠  冉正云
作者单位:焦作工学院, 河南 焦作 454000
基金项目:河南省攻关课题(0124140156)
摘    要: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。

关 键 词:模糊控制    BP神经网络    ART2模型    故障诊断    电力变压器
文章编号:1003-4897(2004)05-0015-04

Application of BP-ART2 hybrid neural network for power transformer synthetic fault diagnosis based on fuzzy input
GAO Ru-xin,WANG Fu-zhong,RAN Zheng-yun.Application of BP-ART2 hybrid neural network for power transformer synthetic fault diagnosis based on fuzzy input[J].Power System Protection and Control,2004,32(5):15-18,69.
Authors:GAO Ru-xin  WANG Fu-zhong  RAN Zheng-yun
Abstract:Based on fuzzy theory and neural network theory,a new method for power transformer fault diagnosis is introduced. According to methods of DGA, electrical experiment and environmental characteristics, a fuzzy input-based BP-ART2 model is presented. This model can deal with uncertain factors effectively and timely, and be of high ability to synthetic fault diagnosis of power transformer.
Keywords:fuzzy control  BP neural network  ART2 model  fault diagnosis  power transformer
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