文献类型：期刊文章

作　　者：余长厅[1] 黎大健[1] 汲胜昌[2] 邓军[3]

YU Zhangting;LI Dajian;JI Shengchang;DENG Jun(Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co.,Nanning 520023,China;School of Electrical Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China;Maintenance&Test Center of EHV Power Transmission Company,China Southern Power Grid,Guangzhou 510000,China)

机构地区：[1]广西电网有限责任公司电力科学研究院,南宁530023 [2]西安交通大学电气工程学院,西安710049 [3]中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心,广州510000

出　　处：《高压电器》

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：6

起止页码：256-261

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文中提出了基于变压器振动噪声及BP神经网络的故障诊断方法,通过振动噪声检测系统获得变压器振动噪声信号,经FFT变换计算得到特征值,特征值作为输入量经训练好了的BP神经网络预测得到变压器故障类型。通过对6种变压器典型形态试验的诊断,验证了该方法的有效性。该方法充分利用变压器振动噪声信号,通过BP神经网络算法实现变压器带电故障诊断,大大提高了变压器故障诊断率,为变压器运维人员提供了一种带电巡检的有效途径。

关 键 词：变压器 振动 噪声 BP神经网络

分 类 号：TM407]