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基于MATLAB的BPNN在变压器故障诊断中的仿真参数研究
被引量：
1
1
作者
华丁剑
刘建华
杨丽娇
《电气开关》
2012年第3期41-45,共5页
首先简要介绍了基于油中溶解气体DGA(Dissolved Gas-in-oil Analysis)的变压器故障诊断机理,然后介绍了反向传播神经网络BPNN(Back-propagation Neural Network)的网络结构、学习算法和训练流程,并结合变压器故障实际特点,分析了输入输...
首先简要介绍了基于油中溶解气体DGA(Dissolved Gas-in-oil Analysis)的变压器故障诊断机理,然后介绍了反向传播神经网络BPNN(Back-propagation Neural Network)的网络结构、学习算法和训练流程,并结合变压器故障实际特点,分析了输入输出模式的确定、隐含层设计、传递函数和训练函数的选择对于整个网络设计的重要性,通过在MATLAB中神经网络工具箱平台上的仿真比较找出合理的参数,从而建立基于BPNN的变压器故障诊断模型,最后通过对验证样本的仿真诊断结果对比,说明了该模型在实际应用中的有效性。
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关键词
油中溶解气体
反向传播神经网络
变压器
故障诊断
仿真参数研究
下载PDF
职称材料
题名
基于MATLAB的BPNN在变压器故障诊断中的仿真参数研究
被引量：
1
1
作者
华丁剑
刘建华
杨丽娇
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《电气开关》
2012年第3期41-45,共5页
文摘
首先简要介绍了基于油中溶解气体DGA(Dissolved Gas-in-oil Analysis)的变压器故障诊断机理,然后介绍了反向传播神经网络BPNN(Back-propagation Neural Network)的网络结构、学习算法和训练流程,并结合变压器故障实际特点,分析了输入输出模式的确定、隐含层设计、传递函数和训练函数的选择对于整个网络设计的重要性,通过在MATLAB中神经网络工具箱平台上的仿真比较找出合理的参数,从而建立基于BPNN的变压器故障诊断模型,最后通过对验证样本的仿真诊断结果对比,说明了该模型在实际应用中的有效性。
关键词
油中溶解气体
反向传播神经网络
变压器
故障诊断
仿真参数研究
Keywords
dissolved
gas-in-oil
analysis
back-propagation
neural
network
transformer
fault
diagnosis
simulation
parameters
study
分类号
TM41 [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
基于MATLAB的BPNN在变压器故障诊断中的仿真参数研究
华丁剑
刘建华
杨丽娇
《电气开关》
2012
1
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参考文献
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