基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的变压器超高频局部放电模式识别

• 作者: 李延沐 李彦明 牟磊 袁鹏
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 局部放电 模式识别 变压器
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 论文报告
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TM855
• 字数: 3243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3076.2005.04.008

摘要

对于变压器油中局部放电超高频测量系统所得到的局部放电的特征量,首先,选择优先权较高的6个特征量作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的输入量,其次,构建6输入单输出的ANFIS,它采用了Takagi-Sugeno模糊系统的if-then规则,利用梯度下降和最优平方估计相结合的混合学习算法进行训练.最后,对于模型的有效性进行了检验,检验结果表明利用ANFIS系统进行局部放电的模式识别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彦明	西安交通大学电气学院	273	7763	48.0	71.0
2	李延沐	西安建筑科技大学机电学院	5	95	5.0	5.0
3	袁鹏	西安交通大学电气学院	45	1127	21.0	32.0
4	牟磊	西安交通大学电气学院	11	67	4.0	7.0