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基于深度神经网络的变压器状态评估
文献摘要：
针对变压器绕组和铁心潜伏性机械故障难以发现的问题,本文作者建立了变压器振动信号异常判断模型和基于一维残差神经网络的故障分类模型,通过对110kV变压器所采集信号的计算分析,验证了所提方法的有效性和优越性.
文献关键词：
变压器;振动信号;残差神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
王晨;蔡成铭;杜言鹏;姬争连;刘一;苗明祥
作者机构：
南京苏逸实业有限公司,江苏南京211100
文献出处：
引用格式：
[1]王晨;蔡成铭;杜言鹏;姬争连;刘一;苗明祥-.基于深度神经网络的变压器状态评估)[J].变压器,2022(12):45-48
A类：
B类：
深度神经网络,变压器状态评估,变压器绕组,铁心,潜伏性,机械故障,变压器振动,振动信号,异常判断,判断模型,残差神经网络,故障分类,分类模型,110kV
AB值：
0.431018
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