【摘 要】
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车载牵引变压器故障诊断的方法是将人工智能算法和油中气体分析法(DGA)相结合,但溶解气体由于再生、取样、色谱分析的原因,其数据存在许多的不确定性。提出将电气量与一种新
【机 构】
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中南大学交通运输工程学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863）（No.2009AA11Z217）
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车载牵引变压器故障诊断的方法是将人工智能算法和油中气体分析法(DGA)相结合,但溶解气体由于再生、取样、色谱分析的原因,其数据存在许多的不确定性。提出将电气量与一种新的小波神经网络模型相结合的新方法来诊断牵引变压器故障。将电气量信号作为新网络模型的输入,网络的隐藏层采用具有正交性的Daubechies函数作为激函数,学习优化算法则采用引入量子计算和免疫算法的混合粒子群算法。试验结果证明,提出的智能故障诊断算法拥有更快的诊断速度和更高的准确率。
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