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中国博士后科学基金(2006040933)
作品数:
2
被引量:28
H指数:2
相关作者:
田质广
张慧芬
赵刚
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相关机构:
南京航空航天大学
济南大学
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发文基金:
中国博士后科学基金
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相关领域:
电气工程
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电气工程
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故障诊断
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电力
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遗传聚类
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油中溶解气体
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溶解气体
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神经网络
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模糊C-均值...
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聚类
1篇
聚类算法
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均值聚类
机构
2篇
南京航空航天...
1篇
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作者
2篇
田质广
1篇
赵刚
1篇
张慧芬
传媒
1篇
系统仿真学报
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电力自动化设...
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1篇
2009
1篇
2008
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基于遗传聚类算法的油中溶解气体分析电力变压器故障诊断
被引量:15
2008年
电力变压器油中溶解气体分析DGA(Dissolved Gas Analysis)是电力变压器故障诊断的重要方法,为了克服模糊C-均值算法存在的聚类中心数不容易确定,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种将自适应遗传算法和模糊C-均值相结合的遗传-模糊聚类算法,并将其应用于DGA电力变压器数据分析,实现了变压器的故障诊断。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地对样本进行聚类,提高了识别故障率。
田质广
张慧芬
关键词:
电力变压器
溶解气体分析
模糊C-均值聚类算法
故障诊断
基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断
被引量:13
2009年
引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法。根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元。选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构。提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位。以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化。实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率。
田质广
赵刚
关键词:
故障诊断
小波包分析
整流电路
ELMAN神经网络
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