作者：张奎; 王建南; 王肖峰神经网络变压器模糊控制故障诊断
摘要：为了保障变压器在电力系统中能够安全有效的运行,提出了一种将RBF神经网络与模糊控制算法相结合对变压器进行故障诊断的方法。设计了具有6层神经网络的学习体系,并且将模糊隶属度函数引入到第2层中,加快了神经网络的学习速度。基于变压器故障的数据统计,通过对其内部的气体含量进行分析对故障类型进行分类。通过样本数据对所设计的模糊RBF神经网络进行故障诊断训练。实验结果表明,通过训练后的该模型对变压器的故障诊断具有更好的效果。
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