【摘 要】
：
基于遗传编程（GP）,提出了一种用于电力变压器绝缘故障诊断的判别函数法.该方法结合变压器油中溶解气体含量,利用GP算法的树状结构特点和模拟自然进化理论的全局寻优机制,自动从
【机 构】
：
上海交通大学电子信息与电气工程学院,美国弗吉尼亚理工大学电气与计算机工程系
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（50128706）
论文部分内容阅读
基于遗传编程（GP）,提出了一种用于电力变压器绝缘故障诊断的判别函数法.该方法结合变压器油中溶解气体含量,利用GP算法的树状结构特点和模拟自然进化理论的全局寻优机制,自动从训练样本中学习到代表输入特征向量与对应故障类型之间关系的判别函数,以函数值的正负表示不同的故障类别.为了验证该方法的有效性,建立了变压器分层故障诊断模型,采用多个判别函数的方式逐步判别变压器绝缘故障的类型.与常规的三比值法、BP神经网络方法相比较表明,该方法提高了变压器绝缘故障诊断的正确率,具有良好的诊断效果.
其他文献
基于贪婪随机自适应搜索法（GRASP）能有效地解决电网规划的组合优化问题,其每一次迭代包含构造和局域搜索两阶段.在构造阶段,以改进线路综合有效性指标为贪婪函数,采用比例法形
平板闸门门槽内的水流流态十分复杂，容易因空化空蚀而破坏门槽。以卡基娃水电站放空洞工程为实例，采用水工模型试验探讨门槽附近水流流态、压力、空化数的变化规律。研究结果表
随着Sn-Pb焊接材料在电子工业中的应用限制,无铅焊接材料的设计与开发已经是电子封装领域的重要课题.相图计算方法(CALPHAD)作为一种科学研究方法也越来越多的应用到材料的设
目前我国对于棉花质量的分级仍是由人工完成的,存在主观检测误差、检测效率低和检测时间长等问题,针对这些问题本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Net)进行