| 发明名称 | 一种基于RBF神经网络的变压器故障诊断的智能方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于RBF神经网络的变压器故障诊断的智能方法，包括以下步骤：（1）利用IEC三比值法得出五种气体的三比值：C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6作为训练样本数据；（2）利用隶属函数将三比值进行模糊化处理；（3）对故障类型进行编码；（4）根据训练样本数据训练RBF神经网络，直到RBF网络满足精度要求，（5）输入模糊化处理后的待诊断样本；（6）输出诊断结果。本方法不仅有较高的推理能力和诊断精度，同时也克服了IEC三比值法的缺陷，能准确的反映出变压器故障的所有形态。 | ||
| 申请公布号 | CN103207950A | 申请公布日期 | 2013.07.17 |
| 申请号 | CN201310132783.4 | 申请日期 | 2013.04.16 |
| 申请人 | 郑州航空工业管理学院 | 发明人 | 禹建丽 |
| 分类号 | G06F19/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 主分类号 | G06F19/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人 | 刘建芳;崔卫琴 |
| 主权项 | 一种基于RBF神经网络的变压器故障诊断的智能方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、利用IEC三比值法得出五种气体的三比值：C2H2/C2H4、CH4/ H2、C2H4/ C2H6作为训练样本数据；（2）、利用隶属函数将三比值进行模糊化处理；（3）、对故障类型进行编码；（4）、根据训练样本数据训练RBF神经网络，直到RBF网络满足精度要求，（5）、输入模糊化处理后的待诊断样本；（6）、输出诊断结果。 | ||
| 地址 | 450000 河南省郑州市二七区大学中路2号 | ||