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摘要:
为了有效地评估绝缘的寿命,研究了采用径向基神经网络评估发电机主绝缘剩余击穿电压的方法.通过研究剩余击穿电压与主绝缘非坏性参量的相关性,得到用于评估击穿电压的神经网络的输入参数,即Δtan δ、ΔC、Sk+和Sk-;利用多因子老化平台对真机线棒进行加速老化,并进行相关测量,从中选择24组数据作为对神经网络训练、检测,及击穿电压预测的样本.结果表明该预测模型在测试样本数量为训练样本数量25%的情况下,剩余击穿电压预测值与实际测量值的最大相对误差<6%,平均相对误差<3%.评估结果对于在样本数量较少的情况下准确预测发电机定子绝缘剩余寿命具有一定的参考价值.
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文献信息
篇名 用RBFNN评估发电机主绝缘剩余击穿电压
来源期刊 高电压技术 学科 工学
关键词 定子绝缘 状态诊断 加速老化 剩余击穿电压 径向基函数 人工神经网络
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目 电气设备故障诊断与在线监测
研究方向 页码范围 151-154
页数 4页 分类号 TM215.92
字数 2883字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6520.2007.08.036
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 成永红 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 78 1073 18.0 27.0
2 赵磊 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 13 87 5.0 9.0
3 陈小林 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 28 362 12.0 17.0
4 郭亮 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 12 105 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
定子绝缘
状态诊断
加速老化
剩余击穿电压
径向基函数
人工神经网络
研究起点
研究来源
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
出版文献量(篇)
9889
总下载数(次)
24
总被引数(次)
181291
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
论文1v1指导