电子世界
電子世界
전자세계
ELECTRONICS WORLD
2013年
13期
50-50,51
,共2页
吕宏丽%叶双%田红霞
呂宏麗%葉雙%田紅霞
려굉려%협쌍%전홍하
故障诊断%神经网络%隐含层%训练函数
故障診斷%神經網絡%隱含層%訓練函數
고장진단%신경망락%은함층%훈련함수
fault diagnosis%neural network%hidden layer%training function
本文利用BP神经网络针对电力变压器故障性质诊断进行了研究,建立了5-12-3型神经网络模型,对比多种改进的BP算法选择最佳的训练函数。经实际数据仿真验证该模型能准确快速地得到诊断结果,达到预期效果。
本文利用BP神經網絡針對電力變壓器故障性質診斷進行瞭研究,建立瞭5-12-3型神經網絡模型,對比多種改進的BP算法選擇最佳的訓練函數。經實際數據倣真驗證該模型能準確快速地得到診斷結果,達到預期效果。
본문이용BP신경망락침대전력변압기고장성질진단진행료연구,건립료5-12-3형신경망락모형,대비다충개진적BP산법선택최가적훈련함수。경실제수거방진험증해모형능준학쾌속지득도진단결과,체도예기효과。
This paper studies the power transformer fault quality diagnosis using the method of BP neural network.It is established a type of 5-12-3 neural network model and compared various improved BP algorithms for finding the optimum training function.Through simulation with practical data it is proved that the neural network model can make the fault diagnosis accurately and quickly and achieve the prospective effects.