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基于多种人工智能技术集成的电力变压器故障诊断

臧宏志徐建政俞晓冬

山东大学电气工程学院山东大学电气工程学院 山东省济南市250061

摘要:本文提出的算法综合了进化规划、模糊理论、人工神经网络、范例推理四种人工智能技术的优点,弥补了单种人工智能技术的缺陷,缩小了样本间的数据差异,优化了网络初始权值,大大提高了人工神经网络的收敛性。人工神经网络的拓扑结构及训练样本经过大量的计算进行筛选确定,并通过基于范例推理的专家系统检索出最佳源范例并给出诊断结论。诊断结果表明,本方法能较准确地判别电力变压器故障。
  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    电力工业

  • 分类号:

    TM407

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