| 人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真 |
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| 引用本文： | 陈金莉,于飞,刘喜梅. 人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真[J]. 青岛科技大学学报(自然科学版), 2003, 24(2): 178-181 |
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| 作者姓名： | 陈金莉 于飞 刘喜梅 |
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| 作者单位： | 青岛科技大学信息与控制工程学院 山东青岛266042(陈金莉，于飞)，青岛科技大学信息与控制工程学院 山东青岛266042(刘喜梅) |
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| 摘 要： | 研究了径向基函数 ( RBF)神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法。通过仿真实验 ,将 RBF神经网络与 BP神经网络的性能进行比较。结果表明 ,RBF神经网络训练速度快 ,逼近误差小 ,能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题
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| 关 键 词： | 故障诊断 电力变压器 径向基函数神经网络 |
| 文章编号： | 1001-4764-(2003)02-0178-04 |
| 修稿时间： | 2002-04-01 |
Fault Diagnosis of Power Transformer Using Artificial Neural Network and Simulation |
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| CHEN Jin li,YU Fei,LIU Xi mei. Fault Diagnosis of Power Transformer Using Artificial Neural Network and Simulation[J]. Journal of Qingdao University of Science and Technology:Natutral Science Edition, 2003, 24(2): 178-181 |
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| Authors: | CHEN Jin li YU Fei LIU Xi mei |
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| Abstract: | In this paper, the model structure and the application of Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) to fault diagnosis of power transformer is presented. By means of simulation test, the performances of RBF NN and BP NN are compared. The simulation result shows that the training rate and approaching error of the RBF NN is higher and less respectively than those of the BP NN. The RBF NN is more effective for fault diagnosis. |
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| Keywords: | fault diagnosis power transformer radial basis function neural network |
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