【摘 要】
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针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特征,结合油中溶解气体分析法,研究应用概率神经网络对变压器的故障诊断。以绝缘油中5种气体作为神经网络的输入,建立可以对变压器高能
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,佛山科学技术学院自动化学院,佛山科学技术学院计算机学院
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针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特征,结合油中溶解气体分析法,研究应用概率神经网络对变压器的故障诊断。以绝缘油中5种气体作为神经网络的输入,建立可以对变压器高能放电、低能放电、过热3种故障以及正常状态进行诊断的概率神经网络。建立的概率神经网络,不需要对数据进行任何处理,减少了计算工作量,运行速度快。该方法采用的是一次性分类,分类效率高。对于在线诊断系统,针对传感器或光谱仪收集数据存在较大误差的问题,对方法进行了鲁棒性分析,证明了文中所提出方法的较好的鲁棒性。文末给出了基于溶解氧含量（DGA）实例,并与
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