基于非线性主分量分析-多层感知器网络的变压器油中溶解气体数据分析

摘要：

采用人工神经网络进行变压器DGA数据的分析与诊断.为全面评价变压器的实际运行状况,综合利用了各特征气体含量及其比值信息,并借鉴模糊数据处理思想构造初始输入特征集合.借助一个特殊的复合神经网络进行数据分析与故障诊断.其中,非线性主分量分析网络执行多元输入特征信息的融合及主特征选择,形成待识别故障类的敏感特征量;随后的多层感知器执行故障模式识别.试验结果表明,在DGA分析的基础上,应用非线性主分量分析-多层感知器复合神经网络可有效实现变压器不同故障模式的智能化识别,获得较好的诊断结果.

关键词：电力变压器、非线性主分量分析、多层感知器、多元信息融合

所属期刊栏目：27

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金50575095

在线出版日期：2007-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：72-76