原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
复杂系统变压器的油中溶解气体分析是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据,针对传统BP算法收敛速度慢,学习效率低等缺点,运用灰色系统理论,通过缩小神经网络输入样本的灰色区间,避免输入样本矢量的无限制增长,提高了神经网络学习性能,加快了网络的收敛速度;在此基础上,提出了一种基于灰色区间神经网络的变压器故障诊断模型;实例诊断结果表明,该模型能够快速找出故障类型而且能确定故障部位,具有很高的故障诊断率,并且大大提高了收敛速度,验证了其有效性.
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文献信息
篇名 基于灰色区间的神经网络在复杂系统故障诊断中的应用
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 神经网络 灰色区间 故障诊断 变压器
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 自动化测试技术
研究方向 页码范围 664-666
页数 3页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI
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 郭阳明 西北工业大学计算机学院 50 497 10.0 21.0
2 成娟 8 22 3.0 4.0
3 毛宁 16 34 3.0 5.0
4 牛伟 4 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
灰色区间
故障诊断
变压器
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
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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总被引数(次)
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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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