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基于模糊神经网络高压电气设备绝缘状况评价方法研究 被引量:9

Insulation status estimation for high voltage electric equipment based on fuzzy neural network
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摘要 提出了利用模糊逻辑-神经网络分析高压电气设备绝缘参数变化趋势的方法。根据在线监测获得的实时和历史数据确定绝缘参数变化的趋势法,应用隶属函数实现对变化趋势的描述,建立了相应的数学模型。基于模糊神经网络构造了评价绝缘状况的“正常”、“观察”和“检修”的模糊评价体系,把绝缘参数变化归为“减小”、“平稳”和“增大”3个模糊集合,得到评价设备绝缘状况的变化趋势准则。该方法可用在高压电气设备绝缘在线监测系统中,保证在线监测的准确性和可靠性。 The fuzzy logic-neural network is used to analyze the tendency of insulation parameter change of HV (High Voltage) electric equipment. Using the membership function to describe the variation tendency based on the real time and historic data obtained by on- line monitoring,the corresponding mathematic model is built. The insulation status is classified into 'normal', 'observe' and 'repair' for estimation system based on fuzzy neural network and the parameter change into ' down', 'smooth' and 'Up' for getting estimation rules, It can be applied in on-line insulation status monitoring system for HV electric equipment with the veracity and reliability ensured.
出处 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期5-8,共4页 Electric Power Automation Equipment
关键词 在线监测 变化趋势 模糊逻辑 神经网络 on-line monitoring variation tendency fuzzy logic neural network
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