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卷积2422021
7号线程可再生能源技术国际会议 |
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文章号 | 03002 | |
页数 | 8 | |
段内 | 电子电气工程 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202124203002 | |
在线发布 | 2021年3月10日 |
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24203002 (2021年)
RBF神经网络应用优化K值和回转换电源变换器故障诊断
高级电气电子系统中心工程学院、建设环境信息技术学院SEGi大学Jalan Teknologi,Kota Damansara,47810PetalingJaya,Selangor马来西亚
*对应作者 :1915530925@qq.com
通过变压器油解气分析可诊断电压变压器故障DGA方法有低精度缺陷 因为它无法完全反映 特征气体和故障类型之间的非线性关系辐射基函数神经网络(RBFNN)有处理复杂非线性问题的好处,因此它可应用到变压器故障诊断中基于DGA中心、宽度和权重对RBFNN性能有重要影响然而,当RBFNN培训时,很难找到这些参数的全球最优解决办法。论文创造性设计方法改善RBINN参数,首先使用K值算法优化RBINN中心与宽度,然后使用遗传算法回演算法优化权值K值RBF遗传反演算法模型测试结果显示KRBF-GBP算法故障诊断精度96.4%,高于71.43%非优化RBFNN
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