[发明专利]一种基于径向基神经网络的变压器振动信号分离方法有效
| 申请号： | 201910477127.5 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110174255B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 傅晨钊;司文荣;徐鹏;贺林;田昊洋;徐湘亿;王劭菁;崔律 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G01H17/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200122 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于径向基神经网络的变压器振动信号分离方法，包括以下步骤：1)设置径向基神经网络参数；2)将油箱表面振动的混合频域信号作为径向基神经网络的输入，将铁心和绕组振动的频域信号作为径向基神经网络的输出，建立径向基神经网络；3)将采集到的铁心、绕组及油箱表面振动的混合频域信号分为训练集和验证集，采用训练集对径向基神经网络进行训练；4)通过波形相似系数，根据设定的波形相似系数阈值对神经网络的训练效果进行判断；5)将油箱表面振动信号输入训练好的径向基神经网络得到变压器振动信号。与现有技术相比，本发明具有训练难度低、训练效率高、可靠高效准确等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 径向 神经网络 变压器 振动 信号 分离 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于径向基神经网络的变压器振动信号分离方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设置径向基神经网络参数，包括隐层数、隐层节点数、学习速率、控制精度和迭代次数；2)将油箱表面振动的混合频域信号作为径向基神经网络的输入，将铁心和绕组振动的频域信号作为径向基神经网络的输出，建立径向基神经网络；3)将采集到的铁心、绕组及油箱表面振动的混合频域信号分为训练集和验证集，采用训练集对径向基神经网络进行训练；4)通过验证集中铁心和绕组振动的频域信号与径向基神经网络的输出数据的波形相似系数，根据设定的波形相似系数阈值对神经网络的训练效果进行判断；5)将油箱表面振动信号输入训练好的径向基神经网络得到变压器振动信号。
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