基于LVQ神经网络的变压器故障诊断方法

• 作者: 许建光 赵峰
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 学习向量量化(LVQ) 向量重构 数据压缩 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 30-32,36
• 分类号: TM41
• 字数: 2931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-289X.2012.01.009

摘要

结合模糊理论,提出一种基于学习向量量化器(LVQ)的变压器故障诊断方法.它首先在无监督学习模式下,采用数据压缩技术,完成输入空间上的向量重构.接着结合监督学习机制,从输入数据选择特征赋予每个类.该方法是一种将自组织映射(SOM)和监督学习模式结合起来的自适应模式分类技术,具有结构简单,适应性强和分类精度高的特点.变压器故障诊断实例显示了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰		96	515	13.0	18.0