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- 2004
基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型Keywords: 变电设备, 主变压器, 状态检修, 故障诊断, 神经网络, 弹性反馈（RPROP）, 油中溶解气体分析（DGA）,变电设备, 主变压器, 状态检修, 故障诊断, 神经网络, 弹性反馈（RPROP）, 油中溶解气体分析（DGA） Abstract: 故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一，文中采用弹性反馈（RPROP）神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型，通过与带动量因子的标准反向传播（BP）算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较，表明了RPROP算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力，故障诊断的准确度高于传统分析方法，在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景
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