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一种基于模糊神经网络的变压器故障检测
被引:3
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
乐晓东
施文康
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
上海交通大学电子信息学院!上海
施文康
机构
:
[1]
上海交通大学电子信息学院!上海
来源
:
上海交通大学学报
|
1999年
/ 12期
关键词
:
变压器;
模糊神经网络;
故障检测;
D O I
:
10.16183/j.cnki.jsjtu.1999.12.027
中图分类号
:
TM406 [试验、运行];
学科分类号
:
摘要
:
阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型.从传统的BAM 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Hebbian 学习律的模糊联想记忆(FAM),进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤.模型算法分为两个步骤:激励阶段和冲突解决阶段.试验表明,该方法精度较高,应用方便.
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页码:1578 / 1580
页数:3
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