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摘要:
针对充油型设备的故障诊断,采用Levenberg-Marquardt算法建立多层前向人工神经网络,采用改进算法训练网络,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;采用可靠性数据分析技术和变量循环重新编号等方法有助于加快网络收敛;提出将判别具体故障类别和固体绝缘故障分开的两层诊断结构,提高了网络的训练效率和诊断的准确性.
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文献信息
篇名 用L-M算法的神经网络诊断充油设备绝缘故障
来源期刊 高电压技术 学科 工学
关键词 L-M算法 BP算法 油中溶解气体分析 可靠性数据分析
年,卷(期) 2004,(7) 所属期刊栏目 专题论述
研究方向 页码范围 4-6,16
页数 4页 分类号 TM855
字数 3404字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6520.2004.07.002
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 李彦明 西安交通大学电气工程学院 273 7763 48.0 71.0
2 赵登福 西安交通大学电气工程学院 37 1399 17.0 37.0
3 张柏林 西安交通大学电气工程学院 4 164 4.0 4.0
4 林谋 西安交通大学电气工程学院 1 9 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
L-M算法
BP算法
油中溶解气体分析
可靠性数据分析
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高电压技术
月刊
1003-6520
42-1239/TM
大16开
湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所
38-24
1975
chi
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181291
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