期刊文献+

基于LSTM-BP神经网络的变压器气体故障诊断方法 被引量:2

Gas Fault Diagnosis Method of Transformer Based on LSTM-BP Neural Network
下载PDF
导出
摘要 为了提高故障诊断的准确率,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的电力变压器故障诊断方法,实现了变压器诊断的多类分类。实例分析结果表明,采用LSTM-BPNN可以比传统的电力变压器故障诊断方法以一种更为理想的诊断准确率对变压器进行故障诊断。
作者 谭曜堃 丁旭 黄孔 马腾飞 康志远 TAN Yao—kun;DING Xu;HUANG Kong
出处 《水电站机电技术》 2022年第10期75-80,共6页 Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献76

共引文献728

同被引文献18

引证文献2

二级引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部