基于全卷积神经网络的变压器故障诊断

作者:季伟; 胡伟

摘要:油中溶解气体分析(DGA)是诊断变压器故障的常用方法,能及时发现变压器内部的潜伏性故障。为了减少卷积神经网络的训练参数,提出了一种基于全卷积神经网络的变压器故障诊断方法。将传统卷积神经网络中的全连接层用卷积层替代,实现了端对端的变压器故障输出。相较传统卷积神经网络提升了故障诊断准确率,有较强的实际意义。

分类:
  • 期刊
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  • 自然科学与工程技术
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  • 工程科技II
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  • 综合科技B类综合
收录:
  • 上海图书馆馆藏
  • 知网收录(中)
  • 维普收录(中)
  • 万方收录(中)
  • 国家图书馆馆藏
  • JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
关键词:
  • 变压器
  • 故障诊断
  • 全卷积
  • 神经网络

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:科技创新与应用

期刊级别:省级期刊

期刊人气:13290

杂志介绍:
主管单位:黑龙江省科学技术协会
主办单位:黑龙江省创联文化传媒有限公司
出版地方:黑龙江
快捷分类:科学
国际刊号:2095-2945
国内刊号:23-1581/G3
邮发代号:14-139
创刊时间:2011
发行周期:旬刊
期刊开本:A4
下单时间:1个月内
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