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变压器故障诊断的ANN技术研究
引用本文:吴宏岐,刘霞,贾宏宾,刘风玲.变压器故障诊断的ANN技术研究[J].宝鸡文理学院学报(自然科学版),2006,26(2):143-146.
作者姓名:吴宏岐  刘霞  贾宏宾  刘风玲
作者单位:宝鸡文理学院,电子电气工程系,陕西,宝鸡,721007;宝鸡供电局,陕西,宝鸡,721004
基金项目:陕西省教育厅自然科学基金项目(03JK159)
摘    要:目的解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题。方法采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法。结果建立了一BP神经网络模型,使网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。结论神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值。

关 键 词:变压器  神经网络  故障诊断
文章编号:1007-1261(2006)02-0143-04
收稿时间:2006-02-24
修稿时间:2006-03-08

Research in ANN of transformer fault diagnosis
WU Hong-qi,LIU Xia,JIA Hong-bin,LIU Feng-ling.Research in ANN of transformer fault diagnosis[J].Journal of Baoji College of Arts and Science(Natural Science Edition),2006,26(2):143-146.
Authors:WU Hong-qi  LIU Xia  JIA Hong-bin  LIU Feng-ling
Abstract:Aim To solve the low veracity of solute gas analytical method in transformer fault diagnosis.Method The artificial neural network and the advanced BP training arithmetic operations based on momentum factor technique are used.Results A BP neural network model is established.The network has powerful abilities of studying,generalizing and adapting.Conclusion The neural network is able to diagnose the transformer faults accurately and it has value of applying widely.
Keywords:transformer  neural network  faults' diagnosis
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