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基于模糊理论和双向联想记忆神经网络的变压器老化评价
引用本文:马德印,梁艳春,管仁初,赵笑奢,时小虎. 基于模糊理论和双向联想记忆神经网络的变压器老化评价[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(5): 1331-1337
作者姓名:马德印  梁艳春  管仁初  赵笑奢  时小虎
作者单位:吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金项目,中国博士后科学基金项目,吉林省科技发展计划项目,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目,吉林大学基本科研业务费项目
摘    要:采用模糊理论和双向联想记忆神经网络(BAM)相结合的方式对变压器老化进行评价。该方法首先运用模糊理论对变压器的相关特征进行模糊化处理,处理相关参数的不确定性问题,之后采用模糊推理和解模糊过程进行变压器的老化状态评价。在模糊化过程中,因为绝缘油气体和绝缘油的电气特征主观性较强,本文使用BAM神经网络进行训练,从而实现这些规则的模糊化。通过对实际数据的模拟实验,对所提出的方法进行了检验,实验结果与实际情况吻合程度很好,验证了所提出方法的有效性。

关 键 词:计算机应用  双向联想记忆神经网络  模糊理论  变化器老化

Evaluation of transformer aging based on fuzzy theory and bidirectional associative memory neural networks
MA De-yin,LIANG Yan-chun,GUAN Ren-chu,ZHAO Xiao-she,SHI Xiao-hu. Evaluation of transformer aging based on fuzzy theory and bidirectional associative memory neural networks[J]. Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed, 2013, 43(5): 1331-1337
Authors:MA De-yin  LIANG Yan-chun  GUAN Ren-chu  ZHAO Xiao-she  SHI Xiao-hu
Affiliation:(College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China)
Abstract:
Keywords:computer application  bidirectional associative memory neural network  fuzzy theory  transformer aging
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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