| 基于DCAE-SVM的变压器故障诊断 |
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| 引用本文： | 郝玲玲,朱永利. 基于DCAE-SVM的变压器故障诊断[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(5): 49-53,87. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.05.008 |
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| 作者姓名： | 郝玲玲 朱永利 |
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| 作者单位： | 华北电力大学控制与计算机工程学院 河北 保定071003 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金项目;国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 为了充分利用变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高故障诊断准确率,提出基于深度收缩自编码器(DCAE)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法.使用无标签样本数据对收缩自编码器进行逐层训练学习,获取到高层特征表示并确定网络结构参数;通过用有标签样本数据对DCAE-SVM网络进行微调,确定最优网络参数并完成故障诊断.实...
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| 关 键 词： | 变压器故障诊断 收缩自编码器 油中溶解气体 支持向量机 |
TRANSFORMER FAULT DIAGNOSIS BASED ON DCAE-SVM |
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| Hao Lingling,Zhu Yongli. TRANSFORMER FAULT DIAGNOSIS BASED ON DCAE-SVM[J]. Computer Applications and Software, 2021, 38(5): 49-53,87. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.05.008 |
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| Authors: | Hao Lingling Zhu Yongli |
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