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神经网络应用于发电机放电的发展历史

    将神经网络应用于局部放电测量,其目的是对放电中的模式进行识别,以诊断放电的类型,它是高电压设备绝缘诊断的一门新技术。当然,采用神经网络诊断绝缘状态的前提之一必须配有数字化局部放电测试系统。目前,神经网络用于局部放电类型的识别已成为高压绝缘检测的一种趋势,几乎所有有关神经网络用于局部放电模式识别的文章均见于1993年以后,其中有代表性的有:
    ①荷兰Delf大学高压实验室的E.Gulski等人,采用BP网络、Kohonen网络及学习向量离散网络,分别对局部放电模式识别进行了研究。其研究结果表明:当网络训练后,都可进行正确识别;对于没有训练过的局部放电类型,会出现错误分类,分类的结果会受网络的结构、收敛判据及学习次数的影响。
    ②德国Bergische大学的H.g.kranz等人采用具有16个输入单元的前向三层神经网络对局部放电波形进行了识别。
    ③日本电力中央研究所的Tatsuki Okamoto等人采用具有300个输入神经元的BP网络对局部放电模式进行了识别,其输入代表了局部放电信号的统计分布特征。
    ④加拿大Waterloo大学的Amira A.Mazroua亦采用BP网络对局部放电模式识别进行了研究。
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