【摘 要】
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针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的变压器故障诊断方法
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS26);中央高校基本科研业务费专项资助金资助项目(13MS69)
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针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的变压器故障诊断方法。文中根据变压器故障的特点选取输入特征向量,分析了激活函数、隐含层节点数目对诊断性能的影响,并与基于BP神经网络和SVM的诊断方法进行了对比。实验结果表明,文中提出的变压器故障诊断方法性能明显优于BP神经网络,与SVM的诊断正确率相当,需要预先设置的参数更少,训练速度更快,更加便于工程应用。
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