基于CP-ANN对向传播神经网络的变压器故障诊断

• 作者: 李四海 李爱英
• 来源期刊: 甘肃科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 变压器故障诊断 对向传播神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 14-15,43
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2135字
• 语种: 中文

摘要

变压器油中溶解性气体分析是变压器故障诊断的重要手段,其中改良三比值法是目前被广泛采用的方法.针对当前变压器故障诊断系统存在的不足,建立了变压器故障诊断的对向传播神经网络(CP-ANN)模型,对5种变压器故障类型进行诊断,采用5-折交叉验证对模型性能进行评价.实验结果表明,模型能够对33个故障样本中的32个样本的故障类型进行准确识别,模型在校正集和验证集上的准确率分别为97％和81.8％,模型稳定性较好,说明本文提出的变压器故障诊断方法是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李四海	甘肃中医药大学信息工程学院	33	80	6.0	7.0
2	李爱英		6	14	2.0	3.0