【摘 要】
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针对油浸式电力变压器无法实时监测其运行情况、故障诊断精度低、速度慢等问题,提出一种基于数字孪生技术的优化概率神经网络的故障诊断方法。首先,根据变压器结构、运行等特
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州师范大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71761007),贵州师范大学2017年度学术新苗培养及创新探索专项项目(黔科合平台人才[2017]5726-35)
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针对油浸式电力变压器无法实时监测其运行情况、故障诊断精度低、速度慢等问题,提出一种基于数字孪生技术的优化概率神经网络的故障诊断方法。首先,根据变压器结构、运行等特点建立基于数字孪生的故障诊断模型,采用差分进化算法优化概率神经网络(PNN)中的平滑因子,再将优化后的平滑因子赋给PNN,最终得到优化后的故障诊断模型,进而构建高精度变压器数字孪生体进行实时故障诊断分析。优化结果表明,与优化前以及RBF和BP网络相比,变压器故障诊断的精度明显提高且收敛速度快,基于数字孪生技术能够实现实时诊断变压器故障。
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