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基于"声音+BP神经网络"的变压器故障诊断
文献摘要：
文中以基于"声音+"的变压器设备故障诊断技术为主线,重点分析"声音识别+神经网络"技术在变压器故障诊断中的应用.通过建立的BP神经网络模型,分别利用8种不同的BP算法分别对采用时域分析的变压器各故障声音进行训练,通过对比各算法的训练次数以及收敛精度,最终选定训练快捷的Levenberg-Marquardt算法进行进一步的故障诊断.预测结果显示,预测准确率高达95％,说明所建立的BP神经网络模型能够更好地对变压器各故障声进行准确识别,能够达到故障诊断的目的.
文献关键词：
变压器;故障诊断;声音识别;BP神经网络;Levenberg-Marquardt算法
中图分类号：
作者姓名：
黄锐;吕学宾;苏永智;林凡勤;李明明;郭红
作者机构：
国网山东省电力公司,济南250001;国网山东省电力公司潍坊供电公司,山东 潍坊261000
文献出处：
引用格式：
[1]黄锐;吕学宾;苏永智;林凡勤;李明明;郭红-.基于"声音+BP神经网络"的变压器故障诊断)[J].信息技术,2022(11):71-76
A类：
B类：
+BP,变压器故障诊断,变压器设备,设备故障诊断技术,声音识别,时域分析,收敛精度,Levenberg,Marquardt,预测准确率,准确识别
AB值：
0.233342
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