摘要
针对变压器故障类型受油中溶解多种气体含量的影响,为提高变压器故障诊断的准确性,笔者使用灰色神经网络建立故障诊断模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,结果证明了该方法的可行性。
Identification of transformer fault types is disturbed by a variety of dissolved gases in oil. To enhance the accuracy of fault diagnosis of transformers, a gray neural network model is established in this paper, and nonlinear mapping between input and output is fitted. Simulation result verifies the feasibility of the proposed method.
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期56-58,62,共4页
High Voltage Apparatus
基金
红河学院博硕项目(XSS08006)
关键词
变压器
灰色神经网络
故障诊断
transformer
gray neural network
fault diagnosis
作者简介
程加堂（1976-），男，讲师，硕士，主要从事智能控制方面的工作。
