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数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究
数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究
作者:
刘君华
吴浩扬
张勇
李昕
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力变压器
故障特征气体
模式识别
数据融合
神经网络
遗传算法
摘要:
通过将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合[1],来检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体(H2、C2H4、C2H2和CO)。实验结果表明,该技术的泛化能力较强,但识别精度在某些值处达不到实用的要求。例如,针对变压器油中故障特征气体的临界值在电力变压器早期故障诊断中的重要性,遗传神经网络数据融合技术需对混合气体临界值的识别精度作进一步提高。并在已有的融合技术基础上提出了一种新技术—分步分档识别法,可在大范围内保证识别的准确性,提高数据融合技术的实用性。该方法既可用于正常环境气氛,也可适用于特殊故障气氛环境的气体模式识别。
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模式识别
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对应关系
神经网络
基于WSN和数据融合技术的电力变压器故障诊断系统的研究
WSN
数据融合
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变压器
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变压器油中溶解气体在线监测方法及故障判断综述
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文献信息
篇名
数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究
来源期刊
中国电机工程学报
学科
工学
关键词
电力变压器
故障特征气体
模式识别
数据融合
神经网络
遗传算法
年,卷(期)
2001,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
10-14
页数
5页
分类号
TM855|TB115
字数
4770字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0258-8013.2001.08.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张勇
195
1344
19.0
31.0
2
刘君华
224
3216
28.0
45.0
3
李昕
36
213
7.0
13.0
4
吴浩扬
13
563
9.0
13.0
传播情况
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参考文献(1)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
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引证文献(1)
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二级引证文献(57)
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二级引证文献(48)
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2017(21)
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2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
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故障特征气体
模式识别
数据融合
神经网络
遗传算法
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研究来源
研究分支
研究去脉
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中国电机工程学报
主办单位:
中国电机工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
0258-8013
CN:
11-2107/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-327
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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