基于模糊输出BP神经网络的电机主绝缘老化状态评估方法

• 作者: 乐波 谢恒堃
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 定子绝缘 绝缘状态评估 模糊数学 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 电机电工
• 页码范围: 76-81
• 页数: 6页
• 分类号: TM307
• 字数: 4121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.02.015

摘要

评估大电机主绝缘的老化状态是电气工程领域中的重要课题,其目标是根据非破坏性参量评估绝缘的老化状态,然而传统的评估方法一直没有得到准确可靠的评估结果.为了克服传统的绝缘状态阈值评估方法的缺点,提出应用神经网络和模糊数学结合评估绝缘状态的新方法.由于绝缘的老化状态是一种模糊现象,所以建立了具有模糊输出的3层BP神经网络对绝缘状态进行评估,并确定了绝缘状态论域上的四个模糊子集及其隶属函数,同时规定了网络的输入和输出参量.选择Levenberg-Marquardt快速学习算法对该文建立的模糊输出神经网络进行了训练,并使用另外10组多因子加速老化数据和5组真机线棒数据对网络的评估能力进行了检验,检验结果表明该方法可以准确有效地评估定子绝缘的老化状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢恒堃	西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室	69	1263	19.0	31.0
2	乐波	清华大学深圳研究生院能源与电工新技术实验室	7	224	7.0	7.0