用前馈网络组对定子模型线棒放电模式的识别

• 作者: 姜磊 尹志德 王忠东 谈克雄
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电机绕组 局部放电 在线监测 模式识别 人工神经元网络
• 年，卷（期）: 1999,（10）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TM8
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.1999.10.007

摘要

为了通过放电特性来判断大电机定子绝缘状态,对人工神经元网络组识别放电类型和发展程度的能力进行了研究.在屏蔽试验室内,用定子线棒工业仿真模型取得了不同放电模式的大批试验数据,并用三维谱图对放电信息进行有效压缩,以谱图表列数据为特征量构成放电样本.以类型识别主网络和程度识别子网络组成人工神经元网络组,经训练的网络对放电类型和发展程度的识别结果是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜磊	清华大学电机系	12	195	6.0	12.0
2	谈克雄	清华大学电机系	59	2231	30.0	46.0
3	王忠东	清华大学电机系	4	71	4.0	4.0
4	尹志德	清华大学电机系	1	7	1.0	1.0