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| 基于改进深度信念网络的电力变压器故障诊断研究 | |
| 引用本文： | 李辉,张志攀.基于改进深度信念网络的电力变压器故障诊断研究[J].教育技术导刊,2018,17(7):169-172. |
| 作者姓名： | 李辉 张志攀 |
| 作者单位： | 1.河南理工大学 物理与电子信息学院；2.河南理工大学 电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000 |
| 摘 要： | 针对传统算法在变压器故障诊断领域存在参数难以选取、准确率低、易误判等缺点，提出一种基于改进深度信念网络（IDBN）的电力变压器故障诊断方法。在油中溶解气体分析(DGA)基础上，首先以IDBN无监督训练方式重构原始数据特征，然后以有监督方式学习特征与故障类型之间的映射关系，最后将测试数据应用于模型并进行实验。实验结果表明，该方法不仅具有较高精度，而且在准确率方面优于传统的人工神经网络和支持向量机方法。因此，将改进深度信念网络用于变压器故障诊断具有较高的应用价值。 |
| 关 键 词： | 改进深度信念网络 变压器故障 气体分析 准确率 |
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