本文主要研究内容
作者傅晨钊,司文荣,徐鹏,贺林,田昊洋,徐湘亿,王劭菁,崔律,王一林（2019）在《基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离研究》一文中研究指出：对变压器油箱表面混合的绕组和铁心振动信号进行分离,可以提高利用振动信号诊断内部机械状态的准确程度。文中利用径向基(radial basis function,RBF)神经网络以任意精度逼近非线性函数的优点,建立了以混合振动信号频域特征为输入,铁心、绕组源信号频域特征为输出的分离模型,将采集到的振动信号分为训练集和验证集,用训练集对网络进行训练,验证集进行验证,设定训练误差的目标值,当网络迭代到训练误差达到指定精度时,网络训练完成,从而可以利用该网络实现铁心、绕组振动信号的分离。波形相似系数的计算结果表明,分离信号与振动源信号的相似系数高于0.7,分离效果理想。与传统的盲源分离方法相比,基于RBF神经网络的分离方法克服了前者的两个局限性:一个是源信号排列顺序的不确定性,即分离出的铁心和绕组振动信号的排序无法确定;另一个是信号幅值的不确定性,即分离得到信号与源信号波形相似而幅值差距较大。此方法能够更准确地获得绕组和铁心的振动信号,实现对绕组、铁心机械状态的诊断。
Abstract
dui bian ya qi you xiang biao mian hun ge de rao zu he tie xin zhen dong xin hao jin hang fen li ,ke yi di gao li yong zhen dong xin hao zhen duan nei bu ji xie zhuang tai de zhun que cheng du 。wen zhong li yong jing xiang ji (radial basis function,RBF)shen jing wang lao yi ren yi jing du bi jin fei xian xing han shu de you dian ,jian li le yi hun ge zhen dong xin hao pin yu te zheng wei shu ru ,tie xin 、rao zu yuan xin hao pin yu te zheng wei shu chu de fen li mo xing ,jiang cai ji dao de zhen dong xin hao fen wei xun lian ji he yan zheng ji ,yong xun lian ji dui wang lao jin hang xun lian ,yan zheng ji jin hang yan zheng ,she ding xun lian wu cha de mu biao zhi ,dang wang lao die dai dao xun lian wu cha da dao zhi ding jing du shi ,wang lao xun lian wan cheng ,cong er ke yi li yong gai wang lao shi xian tie xin 、rao zu zhen dong xin hao de fen li 。bo xing xiang shi ji shu de ji suan jie guo biao ming ,fen li xin hao yu zhen dong yuan xin hao de xiang shi ji shu gao yu 0.7,fen li xiao guo li xiang 。yu chuan tong de mang yuan fen li fang fa xiang bi ,ji yu RBFshen jing wang lao de fen li fang fa ke fu le qian zhe de liang ge ju xian xing :yi ge shi yuan xin hao pai lie shun xu de bu que ding xing ,ji fen li chu de tie xin he rao zu zhen dong xin hao de pai xu mo fa que ding ;ling yi ge shi xin hao fu zhi de bu que ding xing ,ji fen li de dao xin hao yu yuan xin hao bo xing xiang shi er fu zhi cha ju jiao da 。ci fang fa neng gou geng zhun que de huo de rao zu he tie xin de zhen dong xin hao ,shi xian dui rao zu 、tie xin ji xie zhuang tai de zhen duan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自高压电器的傅晨钊,司文荣,徐鹏,贺林,田昊洋,徐湘亿,王劭菁,崔律,王一林，发表于刊物高压电器2019年11期论文，是一篇关于径向基神经网络论文,铁心振动论文,绕组振动论文,混合信号分离论文,高压电器2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自高压电器2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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