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多重遗传神经网络在微量特征气体临界值识别中的应用
被引量：
1
1
作者
李昕
张勇
+1 位作者
刘君华
吴浩扬
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期335-337,342,共4页
将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合 ,检测了电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (1× 10 - 6 ～ 70× 10 - 6 级的 φ(H2 )、φ(C2 H4 )、φ(C2 H2 )和 50× 10 - 6 ～ 550× 10 - 6 级的 φ(CO) ) .计算结果...
将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合 ,检测了电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (1× 10 - 6 ～ 70× 10 - 6 级的 φ(H2 )、φ(C2 H4 )、φ(C2 H2 )和 50× 10 - 6 ～ 550× 10 - 6 级的 φ(CO) ) .计算结果表明 ,单一网络的泛化能力较强 ,但识别准确度在某些值处达不到实用的要求 .针对变压器油中故障特征气体临界值的识别在电力变压器早期故障诊断中的重要性 ,提出了一种利用遗传神经网络进一步提高混合气体临界值识别准确度的新技术 ,即多重遗传神经网络识别法 ,它既可以在大范围内识别故障气体的种类和浓度 ,又可以在这些气体临界值附近进行准确识别 ,以满足实际工况的应用 .
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关键词
电力变压器
故障特征
气
体
临界值识别
故障诊断
遗传神经网络
气敏元件阵列技术
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职称材料
题名
多重遗传神经网络在微量特征气体临界值识别中的应用
被引量：
1
1
作者
李昕
张勇
刘君华
吴浩扬
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期335-337,342,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目! (6 96 76 0 0 4)
国家教委博士点基金资助项目! (980 6 9982 8)
文摘
将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合 ,检测了电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (1× 10 - 6 ～ 70× 10 - 6 级的 φ(H2 )、φ(C2 H4 )、φ(C2 H2 )和 50× 10 - 6 ～ 550× 10 - 6 级的 φ(CO) ) .计算结果表明 ,单一网络的泛化能力较强 ,但识别准确度在某些值处达不到实用的要求 .针对变压器油中故障特征气体临界值的识别在电力变压器早期故障诊断中的重要性 ,提出了一种利用遗传神经网络进一步提高混合气体临界值识别准确度的新技术 ,即多重遗传神经网络识别法 ,它既可以在大范围内识别故障气体的种类和浓度 ,又可以在这些气体临界值附近进行准确识别 ,以满足实际工况的应用 .
关键词
电力变压器
故障特征
气
体
临界值识别
故障诊断
遗传神经网络
气敏元件阵列技术
Keywords
Computer aided diagnosis
Genetic algorithms
Neural networks
Pattern recognition
Trace analysis
Transformer protection
分类号
TM411.06 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多重遗传神经网络在微量特征气体临界值识别中的应用
李昕
张勇
刘君华
吴浩扬
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
1
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