组合神经网络在变压器故障诊断中的应用

• 作者: 吴晓辉 张伟政 李彦明 汪晓明
• 来源期刊: 高压电器
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 可靠性数据分析 CP组合神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 技术讨论
• 页码范围: 364-367
• 页数: 4页
• 分类号: TM41
• 字数: 3960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1609.2007.05.014

摘要

针对油中溶解气体分析数据的归一化预处理,利用可靠性数据分析特征气体浓度和累积频率的概念,提出了两种新的归一化方法:特征浓度归一化法和混合归一化法,引入Fisher准则函数来评价两种预处理方法的效果.检验结果表明,这两种归一化的数据预处理方法可获得类间均值差值较大、类内离散度小的效果.运用不同的归一化预处理方法对故障变压器的色谱数据进行处理后作为训练样本,对CP算法的组合神经网络进行训练.检验样本的诊断结果表明,新的归一化预处理方法能够提高网络诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彦明	西安交通大学电气工程学院	273	7763	48.0	71.0
2	吴晓辉	西安交通大学电气工程学院	7	222	6.0	7.0
3	张伟政	西安交通大学电气工程学院	5	98	5.0	5.0
4	汪晓明	西安交通大学电气工程学院	5	47	3.0	5.0