TY - JOUR A2 - Ventura, Sebastian AU - Wagh, Nandkumar AU - Deshpande，d . m . PY - 2014 DA - 2014/11/13 TI -调查电力变压器早期故障诊断的神经网络和自适应Neurofuzzy推理系统SP - 845815六世- 2014 AB -供电的连续性是至关重要的消费者,只有通过协调和电力系统组件的可靠运行。电力变压器是输配电系统的主要设备，需要对其进行持续监测。由于边界问题和多故障存在的可能性，比值法不能提供正确的诊断，人工智能可能是最好的方法。溶解气分析(DGA)解释可以为早期断层的发育提供线索，并可作为初步诊断工具。本文对BP (backpropagation, BP)、RBF (radial basis function, RBF)神经网络和自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference, ANFIS)的诊断能力进行了比较，给出了误差测量、准确率、网络训练时间和迭代次数等方面的诊断结果。SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2014/845815 DO - 10.1155/2014/845815 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -