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基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型
被引量：
23
1
作者
章剑光
周浩
盛晔
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004年第14期63-66,共4页
故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RP...
故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RPROP算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力,故障诊断的准确度高于传统分析方法,在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景。
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关键词
变电设备
主变压器
状态检修
故障诊断
神经网络
弹性反馈(RPROP)
油中溶解气
体
分析
(
dga
)
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职称材料
题名
基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型
被引量：
23
1
作者
章剑光
周浩
盛晔
机构
浙江大学电气工程学院
绍兴电力局
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004年第14期63-66,共4页
文摘
故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RPROP算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力,故障诊断的准确度高于传统分析方法,在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景。
关键词
变电设备
主变压器
状态检修
故障诊断
神经网络
弹性反馈(RPROP)
油中溶解气
体
分析
(
dga
)
Keywords
transformation equipment
main transformer
condition based maintenance
fault diagnosis
neural network
resilient propagation (RPROP)
dissolved gas-in-oil analysis (
dga
)
分类号
TM411 [电气工程—电器]
TM407 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型
章剑光
周浩
盛晔
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004
23
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