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基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别
被引量：
3
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作者
朱星明
《科学技术创新》
2018年第29期34-36,共3页
变压器振动噪声是反应变压器工作状态的重要参数,本文通过利用FFT变换(快速傅里叶变换)提取变压器振动噪声的频域特征,并根据先验知识对振动特征进行相应分析,最后用BP神经网络对特征进行识别得到变压器的振动状态。MATLAB仿真结果表明...
变压器振动噪声是反应变压器工作状态的重要参数,本文通过利用FFT变换(快速傅里叶变换)提取变压器振动噪声的频域特征,并根据先验知识对振动特征进行相应分析,最后用BP神经网络对特征进行识别得到变压器的振动状态。MATLAB仿真结果表明基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别方法具有简单实用的特点,能够很好的识别变压器振动状态。
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关键词
变压器振动噪声
MATLAB
FFT
BP神经网络
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职称材料
题名
基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别
被引量：
3
1
作者
朱星明
机构
四川理工学院自动化与信息工程学院
出处
《科学技术创新》
2018年第29期34-36,共3页
文摘
变压器振动噪声是反应变压器工作状态的重要参数,本文通过利用FFT变换(快速傅里叶变换)提取变压器振动噪声的频域特征,并根据先验知识对振动特征进行相应分析,最后用BP神经网络对特征进行识别得到变压器的振动状态。MATLAB仿真结果表明基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别方法具有简单实用的特点,能够很好的识别变压器振动状态。
关键词
变压器振动噪声
MATLAB
FFT
BP神经网络
Keywords
Transformer Vibration noise
MATLAB
FFT
BP Neural Network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别
朱星明
《科学技术创新》
2018
3
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