【摘 要】
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模糊神经网络在故障诊断领域中有着广泛的应用.该文以电力变压器故障诊断为应用背景,对模糊神经网络建模方法进行了研究,提出了一种新型的分组遗传算法,仿真建立了变压器故障
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模糊神经网络在故障诊断领域中有着广泛的应用.该文以电力变压器故障诊断为应用背景,对模糊神经网络建模方法进行了研究,提出了一种新型的分组遗传算法,仿真建立了变压器故障诊断模型.该文首先分析了模糊神经网络的种类、结构和学习方法,提出了一种多层模糊神经网络模型,并以此架构了变压器的故障诊断模型.对遗传算法进行了研究,分析了各种高级算法和改进算法的特点和优劣,提出了分组遗传算法的原理和运算过程,与标准遗传算法进行了性能仿真对比,证明了该算法具有较高的搜索效率和性能.研究了变压器油气相色谱分析方法的原理和特点,以此作为变压器故障诊断模型的背景和样本,并应用分组遗传算法对模型进行学习和训练.论文最后应用实际数据对模型进行测试和检验,结果证明该故障诊断模型是可行的,有效的.
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