【摘 要】
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为提高变压器传统油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络（WNN）的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN
【机 构】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
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为提高变压器传统油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络（WNN）的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明：相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。
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