微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
34期
155-157
,共3页
变压器%神经网络%故障诊断
變壓器%神經網絡%故障診斷
변압기%신경망락%고장진단
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,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,建立了一具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力的BP神经网络模型.通过MATLAB仿真实验,结果表明此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.
解決溶解氣體分析法在變壓器故障診斷中準確率不高之難題,採用人工神經網絡方法和基于動量因子技術的改進BP網絡訓練算法,建立瞭一具有較彊的學習能力、汎化能力和適應能力的BP神經網絡模型.通過MATLAB倣真實驗,結果錶明此神經網絡能較準確的對變壓器故障進行診斷,具有一定的應用及推廣價值.
해결용해기체분석법재변압기고장진단중준학솔불고지난제,채용인공신경망락방법화기우동량인자기술적개진BP망락훈련산법,건립료일구유교강적학습능력、범화능력화괄응능력적BP신경망락모형.통과MATLAB방진실험,결과표명차신경망락능교준학적대변압기고장진행진단,구유일정적응용급추엄개치.
