【摘 要】
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变压器故障诊断研究需要较高精度的神经网络算法,在故障诊断时需要通过训练信息来获得最优决策。由于变压器所处环境以及监测特殊问题,往往得不到完整数据,这也使得神经网络算法不能实现其自动获取的功能。针对变压器故障诊断的智能算法以及传统三比值法的缺点,以DGA数据为基础,建立了基于模糊罗杰斯(Rogers)四比值法的变压器故障诊断模型。结果证明,该模型在克服了以往故障诊断缺点的同时提高了故障诊断的精准度。
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变压器故障诊断研究需要较高精度的神经网络算法,在故障诊断时需要通过训练信息来获得最优决策。由于变压器所处环境以及监测特殊问题,往往得不到完整数据,这也使得神经网络算法不能实现其自动获取的功能。针对变压器故障诊断的智能算法以及传统三比值法的缺点,以DGA数据为基础,建立了基于模糊罗杰斯(Rogers)四比值法的变压器故障诊断模型。结果证明,该模型在克服了以往故障诊断缺点的同时提高了故障诊断的精准度。
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