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摘要:
建立了基于自组织特征映射(SOM)神经网络和粗糙集理论的变压器故障诊断模型,并将SOM各种改进算法应用到厦门市110 kV变压器故障的智能诊断中.模型使用粗糙集方法对原始数据进行约简,将得到约简后的决策表作为SOM网络的训练样本集,采用包括传统SOM、静态自组织映射树(TS-SOM)、自组织树(SOTA)、改进的自组织二叉树(DBTSONN2)、动态多叉树(DMTSONN)等各种算法对电力变压器运行中的潜在故障进行诊断.试验表明,DBTSONN2、DMTSONN能有效降低SOM网络的复杂性,减少SOM网络训练时间,对于提高变压器故障诊断精度具有一定的实际意义.
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文献信息
篇名 基于集成智能方法的变压器故障诊断
来源期刊 华东电力 学科 工学
关键词 自组织特征映射 粗糙集理论 变压器故障诊断
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 电网技术
研究方向 页码范围 205-209
页数 5页 分类号 TP391.9|TM406
字数 6194字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张群洪 3 42 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
自组织特征映射
粗糙集理论
变压器故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东电力
月刊
1001-9529
31-1479/TM
大16开
上海市邯郸路171号
4-477
1972
chi
出版文献量(篇)
5669
总下载数(次)
8
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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