变压器故障诊断的符号-神经网络系统的研究

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鉴于符号推理系统存在的问题和神经网络技术应用的局限性,提出了符号-神经网络系统的诊断方法,构造了基于变压器故障综合诊断思想的混合型专家系统的框架,并重点研究了特征气体法和改良IEC法的分解神经网络诊断方法。这种符号-神经网络系统将大大提高故障诊断水平和功能。 In view of the existing problems of symbol reasoning system and the limitations of neural network technology, this paper proposes a diagnosis method of symbol-neural network system, constructs a framework of hybrid expert system based on the idea of ​​transformer fault diagnosis, and focuses on the characteristic gas method And improved IEC method of decomposition neural network diagnostic method. This symbol - neural network system will greatly improve the level of fault diagnosis and function.
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