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全文分析了根据油中溶解气体，采用人工神经网络进行变压器的故障诊断时，不同的输入短量构成方式对诊断结果的影响，介绍了主分量分析法原理和步骤，由此构成的新矢量，降低了输入矢量的维数，提高了变量间的不相关性，实例检验结果表明，该方法是有效的。
结合主分量分析法的神经网络在变压器故障诊断中的应用
【摘 要】
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全文分析了根据油中溶解气体，采用人工神经网络进行变压器的故障诊断时，不同的输入短量构成方式对诊断结果的影响，介绍了主分量分析法原理和步骤，由此构成的新矢量，降低了输入矢量
【机 构】
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清华大学电机系,西安交通大学电气工程学院
【出 处】
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电工电能新技术
【发表日期】
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1999年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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