用于变压器故障特征气体分析的气敏阵列传感系统

• 作者: 刘君华 吴浩扬 周晓华 常炳国 朱长纯
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 气敏阵列 RBF神经网络 溶解气体分析
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 页码范围: 23-25,32
• 页数: 4页
• 分类号: TM855
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2000.04.006

摘要

提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF-NN)相结合,以检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体(1×10-6～10×10-6级H2、C2H4、C2H2和50×10-6～300×10-6级CO).实验结果表明,与目前基于误差反向传播算法(Error Back-Propagation Algorithm,BP)神经网络的气体分析结果相比,所报导的气敏阵列传感系统可克服BP神经网络易陷入局部极小的缺点,同时学习速度快2至3个数量级,具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君华		224	3216	28.0	45.0
2	朱长纯		215	2372	22.0	41.0
3	吴浩扬		13	563	9.0	13.0
4	周晓华		21	179	9.0	13.0
5	常炳国		13	605	9.0	13.0