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变压器故障诊断采用国标改良的三比值法。

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简介：
这是一个用于变压器故障诊断的改良三比值法，其源代码采用德VC++开发语言编写。此外，该程序具备了读取和写入txt文件的功能，能够处理实际运行变压器采集到的现场数据。程序设计简洁明了，易于理解和使用。

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  • 改进国标的三比值法在变压器故障诊断中的应用
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    本文探讨了改进国家标准下的三比值法在变压器故障诊断中的应用效果，通过实例分析证明其有效性及优越性，为电力设备维护提供新的技术思路。 这是一个改良三比值法的VC++源代码，用于变压器故障诊断。程序能够读取和写入txt文件，并处理实际运行中的变压器数据。该程序设计简洁明了。
     
  • 基于改良布谷鸟算法和SVM的矿用变压器故障诊断
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    本研究提出了一种结合改良布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数的方法，用于提高矿用变压器故障诊断的准确性和效率。 矿用变压器主要用于含有易燃气体和煤尘的矿井环境中，为采煤机、运输车及照明系统提供电源支持。鉴于当前矿用变压器故障诊断准确率较低的问题，本段落提出了一种基于改进布谷鸟算法和支持向量机（SVM）相结合的方法来进行故障诊断。首先采用优化后的布谷鸟搜索算法来寻找最佳的支持向量机参数配置，以此建立最优的模型；然后利用该支持向量机模型对变压器可能出现的各种故障进行分类分析，并据此实现有效的故障识别过程。最后通过实际案例仿真验证了所提出方法的有效性，Matlab仿真实验结果表明：基于改进布谷鸟算法和支持向量机构建的矿用变压器诊断系统相比传统方案具有更高的准确率水平。
     
  • 基于改良PSO算法优化RBF神经网络的变压器故障诊断.pdf
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    本文提出了一种利用改进粒子群优化（PSO）算法来优化径向基函数（RBF）神经网络的方法，以提高变压器故障诊断的准确性与效率。 本段落介绍了一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的径向基函数神经网络(RBF)在变压器故障诊断中的应用方法。通过改进粒子群算法来优化RBF神经网络，以实现对变压器故障进行精确识别的目的。 首先，需要了解的是，神经网络是一种模拟人脑工作方式的人工智能技术，在电力系统中可以用于模式识别和预测等任务。径向基函数（RBF）神经网络是其中一种特殊类型，它使用特定的激活函数来处理数据，并且具有简单、快速及较强的鲁棒性。 粒子群算法则是一种通过模仿鸟类群体行为以寻找最优解的方法，在优化问题中表现出色，尤其在全局搜索能力和收敛速度方面有其独特的优势。变压器故障诊断是电力系统维护中的一个重要环节，能够帮助识别和定位设备的潜在缺陷，从而减少系统的运行风险并提升整体的安全性和可靠性。 MATLAB作为一种广泛使用的科学计算平台也被提及到本段落中，在该平台上可以便捷地开发与测试算法模型。为了进一步提高粒子群优化的效果以及RBF神经网络在故障诊断中的表现力，文中提出了对这两种技术的改进措施，旨在通过增强搜索效率和改善诊断性能来更好地服务于变压器故障识别。 综上所述，采用基于改进PSO-RBF的方法来进行电力设备状态监测能够显著提升其准确性与响应速度，在保障电网稳定运行方面具有重要意义。
     
  • 电力变压器的故障及诊断.pdf
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    本文档深入探讨了电力变压器可能出现的各种故障类型，并提供了有效的诊断方法和预防措施，旨在保障电力系统的稳定运行。 电力变压器故障与诊断PDF涵盖了有关电力变压器可能出现的问题及其检测方法的详细内容。该文档深入探讨了如何识别和解决电力变压器的各种故障，并提供了实用的技术指导。
     
  • 基于BP网络的变压器故障诊断
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    本研究采用BP神经网络模型对变压器进行故障诊断分析，通过训练大量样本数据，实现高效准确地识别变压器潜在故障类型。 利用BP神经网络进行变压器故障诊断，以特征气体含量的比值作为输入，在MATLAB中建立故障诊断模型。
     
  • 变压器故障诊断中的PNN应用研究.pdf
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    本文探讨了概率神经网络(PNN)在变压器故障诊断中的应用，通过分析变压器运行数据，提出了一种有效的故障识别和预测方法。 基于概率神经网络的变压器故障诊断研究由黄云霏和冀常鹏提出。这项工作对于保障变压器的安全运行、减少事故发生具有重要意义。文中提出的方案旨在提升变压器故障诊断的有效性。
     
  • 基于PNN的概率神经网络在变压器故障诊断中的分类预测应用.rar_fault+transformer_变压器 诊断_变压器故障 pnn
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    本研究探讨了利用概率神经网络(PNN)对变压器故障进行分类和预测的应用，旨在提升变压器故障诊断准确性。通过分析不同类型的变压器故障数据，提出了一种基于PNN的高效故障识别方法。该模型在多个测试案例中展现了卓越性能，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。 概率神经网络的分类预测在变压器故障诊断中的应用研究，内容包括基于PNN的方法以及相关的源程序和数据。
     
  • 用于故障诊断分析的变压器故障DGA数据集（Excel格式）
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    本数据集提供了一个基于Excel格式的变压器故障诊断气体分析(DGA)样本集合，旨在支持电力设备维护中的故障识别和预测研究。 油中溶解气体的相关数据包括五种气体的数据（H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2）及对应的故障类型样本总数为357组，共包含七种故障类型（含正常状态）。这些数据在sheet1中以排序形式呈现，在sheet2中则包括归一化处理后的数据。
     
  • 采用蚁群算法进行故障诊断
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    本研究利用蚁群算法的独特优势，开发了一种创新性的故障诊断方法。通过模拟蚂蚁觅食的行为模式，该算法能够高效地在复杂系统中定位和识别潜在问题，为工业自动化领域提供了有力的技术支持。 该故障诊断算法模块基于蚁群算法，并配有MATLAB的GUI界面。它包括数据去噪处理以及特征值的选择功能。
     
  • 1dcnntest1_1DCNN_轴承故障诊断_基于TensorFlow的CNN故障诊断方法_故障诊断轴承_
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    本研究运用TensorFlow平台，提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型，通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征，旨在提高故障检测的准确性和效率。 使用Python语言，在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。