基于RBF神经网络结合LIBS的变压器故障诊断

发布时间：2017-10-09 05:43

  本文关键词：基于RBF神经网络结合LIBS的变压器故障诊断

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【摘要】：为了解决变压器气相色谱分析法、气敏传感器法、傅立叶红外光谱法等的故障诊断中存在的消耗待测气体、载气、待测气体需求量较大以及长期稳定性不好等缺点,提出了利用激光诱导击穿光谱技术检测变压器油中H_2、C_2H_2、C_2H_4、CH_4、C_2H_65种特征气体含量,计算C_2H_2/C_2H_4CH_4/H_2C_2H_4/C_2H_63对的比值,使用RBF神经网络算法对变压器进行故障诊断研究,并与改良三比值法做比较。试验仿真结果表明:RBF神经网络结合LIBS电力变压器故障诊断算法,对电力变压器的单一和多种混合故障能够有效的分类,同时对电力变压器故障诊断的准确率提高到97.50%,远远高于改良三比值法的准确率。
【作者单位】： 华北理工大学电气工程学院;
【关键词】： RBF神经网络 LIBS 变压器 故障诊断
【基金】：国家自然基金项目(61171058)
【分类号】：TP183;TM407
【正文快照】： 引言电力变压器在电力传输与变压中有着至关重要的作用[1]。改良三比值法是目前国内外分析变压器潜伏性故障的主要分析方法,中华人民共和国电力行业标准《变压器油中溶解气体分析和判断导则DL/T 722-2000》对其有明确描述,由于变压器长时间的运行和老化,变压器绝缘油在热、电

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本文编号：998483