【摘 要】
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针对目前应用人工智能技术进行变压器故障诊断时所遇到的一些困难,该文进行了深入的研究和分析,进而提出了相应的解决方法,主要的研究工作如下:建立基于进化规划的BP网络变压器故障诊断模型,针对BP网络不易收敛、易陷入局部极小的缺点,利用改进的进化规划算法优化BP神经网络的连接权阈值初始值,结合了进化规划与人工神经网络各自的优点,克服了BP网络及其算法自身的缺陷,有效地实现了故障诊断.引入信息融合的概念,
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针对目前应用人工智能技术进行变压器故障诊断时所遇到的一些困难,该文进行了深入的研究和分析,进而提出了相应的解决方法,主要的研究工作如下:建立基于进化规划的BP网络变压器故障诊断模型,针对BP网络不易收敛、易陷入局部极小的缺点,利用改进的进化规划算法优化BP神经网络的连接权阈值初始值,结合了进化规划与人工神经网络各自的优点,克服了BP网络及其算法自身的缺陷,有效地实现了故障诊断.引入信息融合的概念,建立基于信息融合的变压器绝缘故障综合诊断模型,该模型将油中溶解气体分析和常规电气试验的有效信息紧密地结合起来并充分借鉴现场的运行、诊断和维修经验进行故障的识别,具有较强的知识表示及不确定性处理能力.利用范例推理,充分利用已有的历史诊断源范例,对变压器的故障诊断提供指导,进一步改善了综合诊断模型的诊断性能.
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