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用径向基函数(RBF)神经网络对变压器局部放电的6种放电类型进行了模式识别.研究结果表明,无论是放电的二维谱图还是三维谱图,RBF网络的学习收敛速度、识别率较BP网络都有很大的提高,同时避免了BP网络对初始权值敏感、陷入局部极小等问题,可作为电力变压器局部放电故障诊断的一种新型模式分类器.
用RBF网络进行电力变压器局部放电故障诊断
【摘 要】
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用径向基函数(RBF)神经网络对变压器局部放电的6种放电类型进行了模式识别.研究结果表明,无论是放电的二维谱图还是三维谱图,RBF网络的学习收敛速度、识别率较BP网络都有很大
【机 构】
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西北工业大学自动化学院
【出 处】
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高压电器
【发表日期】
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2005年1期
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