文献类型：期刊文章

作　　者：杨志超[1,2] 张成龙[1,2] 吴奕[3] 安薇薇[1,2] 朱海兵[3] 龚灯才[4]

机构地区：[1]南京工程学院电力工程学院,南京211167 [2]江苏省高校"配电网智能技术与装备"协同创新中心,南京211167 [3]国网江苏省电力公司,南京210024 [4]国网南通供电公司,江苏南通226006

出　　处：《电测与仪表》

基　　金：江苏省高校自然科学研究基金面上项目(13KJB470006);江苏省电力公司2014年科技项目(J2014090);江苏省电力公司2015年科技项目

年　　份：2014

卷　　号：51

期　　号：21

起止页码：34-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。

关 键 词：变压器 故障诊断 粗糙集 RBF神经网络 信息熵

分 类 号：TM407]