【摘 要】
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为诊断电力机车变压器的故障类型,以提高铁路系统的安全性,提出了一种基于模糊控制的BP神经网络模型.首先应用气相色谱技术,分析变压器油中特征气体含量与故障之间的对应关系
【机 构】
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兰州交通大学机电工程学院,青藏铁路公司西宁机务段
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为诊断电力机车变压器的故障类型,以提高铁路系统的安全性,提出了一种基于模糊控制的BP神经网络模型.首先应用气相色谱技术,分析变压器油中特征气体含量与故障之间的对应关系,确定电力机车变压器常见的故障类型；然后,收集各种故障类型数据,作为神经网络的训练样本数据和测试数据；最后,建立改进BP神经网络的诊断模型,实现测试数据的仿证测试.诊断结果表明,该模型在电力机车变压器故障诊断中具有良好的实用前景.
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