| 发明名称 | 一种基于BP神经网络算法进行变压器故障识别的方法 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于BP神经网络算法进行变压器故障识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：通过局部放电测试系统对不同变压器故障的放电脉冲图谱进行收集；步骤S2：对通过步骤S1取得的放电脉冲进行功率图谱分析；步骤S3：从通过步骤S2取得的功率图谱分析得到的特征量中提取训练样本和测试样本；步骤S4：构建BP网络神经；步骤S5：进行BP网络神经训练；步骤S6：进行BP网络神经测试。本发明提供的基于BP神经网络算法进行变压器故障识别的方法，可准确的识别出变压器的故障类型，在变压器故障诊断以及状态评估上的重要作用，并且方法便捷。 | ||
| 申请公布号 | CN105425076A | 申请公布日期 | 2016.03.23 |
| 申请号 | CN201510918540.2 | 申请日期 | 2015.12.11 |
| 申请人 | 厦门理工学院 | 发明人 | 邵振华;陈天翔;陈丽安 |
| 分类号 | G01R31/00(2006.01)I;G01R31/02(2006.01)I;G01R31/12(2006.01)I | 主分类号 | G01R31/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 泉州市潭思专利代理事务所(普通合伙) 35221 | 代理人 | 麻艳 |
| 主权项 | 一种基于BP神经网络算法进行变压器故障识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：通过局部放电测试系统对不同变压器故障的放电脉冲图谱进行收集；步骤S2：对通过步骤S1取得的放电脉冲进行功率图谱分析；步骤S3：从通过步骤S2取得的功率图谱分析得到的特征量中提取训练样本和测试样本；步骤S4：构建BP网络神经；步骤S5：进行BP网络神经训练；步骤S6：进行BP网络神经测试。 | ||
| 地址 | 361024 福建省厦门市集美区理工路600号 | ||