设备运行安全管理的智能方法研究

• 作者: 潘笑天 禹建丽
• 来源期刊: 管理工程师
• 关键词: 主成分分析 LM-BP神经网络 故障诊断模型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 科技管理
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 字数: 4385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-1199.2017.05.001

摘要

文章研究一种运行设备安全管理的智能故障诊断方法.以电气设备变压器为例,针对大容量样本数据,首先利用主成分分析方法对原始变压器特征气体变量进行线性组合,将7维气体变量降低至4维,同时消除变量之间的相关性,然后构建基于Levenberg-Marquardt算法的改进型BP神经网络故障诊断模型.通过与基于RBF神经网络的变压器故障诊断方法进行比较研究,结果表明LM-BP神经网络对变压器故障诊断准确率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	禹建丽	郑州航空工业管理学院管理工程学院	24	142	5.0	11.0
2	潘笑天	郑州航空工业管理学院管理工程学院	8	14	2.0	3.0