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堆栈稀疏降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用
堆栈稀疏降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用
作者:
姚晓东
朱超岩
林向会
韩文征
黄煊赫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力变压器
故障诊断
特征提取
堆栈稀疏降噪自动编码器
摘要:
为了进一步提高电力变压器故障诊断的识别能力,提出了一种基于堆栈稀疏降噪自动编码器(stacked sparse denoising auto-encoder,SSDAE)的新型深度学习电力变压器故障诊断新方法,较好地解决了传统电力变压器故障诊断方法识别率低及特征提取能力差的问题.SSDAE模型首先使用大量的无标签数据,采用逐层贪婪法进行无监督预训练;然后将模型的最后一层连接Softmax分类器,使用带有故障类型的数据进行微调;最终通过实例数据证明,与三比值法和基于支持向量机(support vector ma-chine,SVM)算法的诊断方法对比,所提出的基于SSDAE网络的变压器故障诊断方法的准确率可提高近20%.
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故障诊断
基于SDAE-VPMCD的变压器故障诊断方法研究
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文献信息
篇名
堆栈稀疏降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用
来源期刊
中国科技论文
学科
工学
关键词
电力变压器
故障诊断
特征提取
堆栈稀疏降噪自动编码器
年,卷(期)
2019,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1217-1222
页数
6页
分类号
TM411.2
字数
5553字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-2783.2019.11.010
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
姚晓东
上海电机学院电气学院
13
1
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2
韩文征
上海电机学院电气学院
6
1
1.0
1.0
3
朱超岩
上海电机学院电气学院
4
0
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黄煊赫
上海电机学院电气学院
5
1
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林向会
上海电机学院电气学院
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故障诊断
特征提取
堆栈稀疏降噪自动编码器
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
中国科技论文
主办单位:
教育部科技发展中心
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-2783
CN:
10-1033/N
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区中关村大街35号教育部科技发展中心
邮发代号:
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
4942
总下载数(次)
10
总被引数(次)
14783
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