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刘晓乐

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：北京科技大学自动化学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金北京市重点学科建设基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电力
  • 1篇电力变压器
  • 1篇学习机
  • 1篇油中溶解气体
  • 1篇油中溶解气体...
  • 1篇溶解气体
  • 1篇溶解气体分析
  • 1篇极限学习机
  • 1篇变压
  • 1篇变压器
  • 1篇变压器故障

机构

  • 1篇北京科技大学

作者

  • 1篇刘艳
  • 1篇刘晓乐

传媒

  • 1篇微型机与应用

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于极限学习机的变压器故障快速识别被引量：2
2015年
针对基于传统神经网络的变压器故障识别诊断方法存在网络收敛慢、易陷入局部极小点和网络参数难确定的缺点,提出了一种基于极限学习机的电力变压器故障快速识别方法。该方法以变压器油中用于故障类型分析的5种主要溶解气体含量作为输入特征量,5种常见变压器状态作为输出量建立分类识别模型。实验结果显示,该方法的识别准确率比支持向量机高12.5%,识别速度是支持向量机的2.6倍,比概率神经网络快5.5倍以上,表明该方法对变压器故障的识别快速而有效。
刘晓乐刘艳
关键词：电力变压器极限学习机油中溶解气体分析
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