两种神经网络在变压器油色谱故障诊断中的应用

• 作者: 周亚明 田野 董书勇 陈斌
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 输配电技术
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TM855
• 字数: 3978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2009.01.021

摘要

分析了Levenberg-Marquardt(L-M)算法和RPROP算法的原理,并将它们应用于充油电气设备故障诊断神经网络的训练.构造了满足要求的神经网络,分别使用了L-M算法和RPROP算法进行训练和诊断.结果表明,两种神经网络均能快速收敛到较高的精度;对训练所得网络分别使用没有训练过的样本进行诊断,两种算法的诊断准确率分别是86.47%、92.00%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亚明		2	11	2.0	2.0
2	田野		1	4	1.0	1.0