基于综合特征输入的DGA在变压器故障诊断中的应用

• 作者: 徐建政 韩晓萍
• 来源期刊: 山东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 气体分析 电力变压器 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 页码范围: 506-510
• 页数: 5页
• 分类号: TM262.2+3
• 字数: 2718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3961.2001.06.012

摘要

介绍了反向传播人工神经元网络在变压器故障诊断中的应用,建立了一种新型的基于综合特征输入的溶解气体分析DGA模型,说明了它的工作原理、样本分类方法及计算步骤.结果表明,该网络模型在变压器故障诊断中,经过不断地自适应训练,显著地提高了判断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建政	山东大学电气工程学院	39	901	16.0	29.0
2	韩晓萍	山东大学电气工程学院	12	240	6.0	12.0