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摘要:
为了研究自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在油纸绝缘局部放电模式识别中的应用,针对大型电力变压器内常见的油纸绝缘局部放电缺陷,建立了3种基本局部放电缺陷模型,并在实验室中测取了各种缺陷类型的局部放电数据.通过对局部放电谱图的统计学计算以及分析,选取可有效表征局部放电类型的几个特征量,建立了ANFIS模型作为分类器,采用减法聚类生成规则,并利用梯度下降法和最小平方估计法相结合的混合学习算法进行训练,最后对该模型有效性进行测试.测试结果表明,不同类型局部放电的识别效果略有差异,但总体识别率达90%以上.研究结果表明,采用ANFIS进行局部放电模式识别,具有识别效果好、收敛速度快、稳定性高的优点.
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文献信息
篇名 基于ANFIS的油纸绝缘局部放电模式识别技术研究
来源期刊 陕西电力 学科 工学
关键词 油纸绝缘 局部放电 模式识别 ANFIS
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 特稿专递
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TM835.4
字数 4147字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-7598.2010.02.002
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 李彦明 西安交通大学电力绝缘电气设备国家重点实验室 273 7763 48.0 71.0
2 李军浩 西安交通大学电力绝缘电气设备国家重点实验室 87 1288 20.0 33.0
3 刘正 8 17 3.0 3.0
4 郭磊 16 139 7.0 11.0
5 姚秀 西安交通大学电力绝缘电气设备国家重点实验室 7 220 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
油纸绝缘
局部放电
模式识别
ANFIS
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
智慧电力
月刊
2096-4145
61-1512/TM
大16开
西安市柿园路218号
52-185
1973
chi
出版文献量(篇)
5128
总下载数(次)
13
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
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