电网技术

1999, (10) 29-32

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用前馈网络组对定子模型线棒放电模式的识别
PATTERN RECOGNITION OF PARTIAL DISCHARGE IN ELECTRICAL MACHINE INSULATION MODELS BY USE OF FEED\|FORWARD ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

尹志德,谈克雄,王忠东,姜磊

摘要(Abstract):

为了通过放电特性来判断大电机定子绝缘状态,对人工神经元网络组识别放电类型和发展程度的能力进行了研究。在屏蔽试验室内,用定子线棒工业仿真模型取得了不同放电模式的大批试验数据,并用三维谱图对放电信息进行有效压缩,以谱图表列数据为特征量构成放电样本。以类型识别主网络和程度识别子网络组成人工神经元网络组,经训练的网络对放电类型和发展程度的识别结果是令人满意的。

关键词(KeyWords): 电机绕组;局部放电;在线监测;模式识别;人工神经元网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金

作者(Author): 尹志德,谈克雄,王忠东,姜磊

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.1999.10.007

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