【摘 要】
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设计了４ 种发电机定子线棒工业仿真模型，取得了不同放电模式（ 类型和发展程度） 的大批试验数据。用φｑｎ三维谱图方式压缩放电信息，ｑ 轴采用对数刻度。以谱图表列数据或曲面拟合参
【机 构】
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清华大学电机系!100084北京; 东北电力集团公司!110006沈阳;
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设计了４ 种发电机定子线棒工业仿真模型，取得了不同放电模式（ 类型和发展程度） 的大批试验数据。用φｑｎ三维谱图方式压缩放电信息，ｑ 轴采用对数刻度。以谱图表列数据或曲面拟合参数为放电样本的特征量。为了能更有效地识别放电模式，研究了基于任务分解网络模块的人工神经元网络组。使用前馈网络构成类型识别主网络，网络有足够满意的类型识别率。对程度识别子网络，采用自组织特征映射网络可更形象地判断放电程度
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