基于径向基神经网络的变压器故障诊断
计算机时代2014年第1
基于径向基神经网络的变压器故障诊断
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摘 要： 研究了一种基于RBF神经网络的电力变压器故障诊断方法。该方法采用目前应用较多的隐含层为径向基函数的最小正交二乘法训练人工神经网络，克服了BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点。利用MATLAB仿真实现，结果表明该方法具有速度快、诊断精度高等优点，能有效地运用于电力变压器故障诊断中。关键词： 电力变压器； 三比值法； RBF神经网络； 故障诊断中图分类号：TM41 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）01-04-030 引言随着人工智能理论和技术的发展，传感器技术、微电子技术、DSP技术、模糊集理论、神经网络等智能概念被广泛应用在基于DGA 的变压器故障诊断技术之中[1]。人工神经网络以其非常强大的并行处理信息能力、非线性映射能力、分布式存储能力，并以强大的自组织、自学习及联想记忆的能力，较高的容错性和顽健性等特点，为电力变压器的故
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