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王重云

作品数：3 被引量：23H指数：3
供职机构：东北石油大学电气信息工程学院更多>>
发文基金：黑龙江省博士后科研启动基金国家自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇故障诊断
  • 3篇变压
  • 3篇变压器
  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇专家系统
  • 2篇基于神经网络
  • 2篇变压器故障
  • 2篇变压器故障诊...
  • 1篇蚁群神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇故障诊断技术

机构

  • 3篇东北石油大学
  • 1篇大庆师范学院
  • 1篇上海理工大学

作者

  • 3篇王重云
  • 2篇任伟建
  • 1篇康朝海
  • 1篇王天任
  • 1篇王艳芹

传媒

  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇电气应用

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于神经网络和专家系统的故障诊断技术被引量：14
2013年
针对神经网络和专家系统相结合的知识利用不充分问题，提出了一种神经网络专家系统模型，通过在神经网络与专家系统各自的知识库之间设计筛选器结构，在专家系统更新知识后对神经网络接收的诊断数据进行判断。对于诊断中调用了新知识的数据，将其作为样本参与神经网络的训练，以此完成神经网络对规则类知识的获取，实现了两种异构系统间的知识传递，增加了知识的利用效率。利用Matlab软件和C#语言设计了基于神经网络专家系统的变压器故障诊断系统。在无专家条件下依据绝缘油中溶解的特征气体组分诊断变压器的故障。应用结果表明。诊断系统使用方便，诊断正确率高。证明了模型的有效性。
任伟建王重云康朝海王天任教授
关键词：神经网络专家系统变压器故障诊断
基于神经网络的变压器故障诊断技术研究
变压器故障诊断的关键是实现从故障征兆空间到故障空间的映射，从而实现对故障的识别和诊断，它是一个复杂的非线性问题。神经网络凭借其所具有的自组织自学习能力、非线性映射能力、对任意函数的逼近能力、并行计算能力和容错能力，成为故...
王重云
关键词：神经网络蚁群算法专家系统变压器故障诊断
文献传递
蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用被引量：5
2014年
针对蚁群算法收敛速度慢的问题,提出了一种改进方法,通过为蚁群算法增加一种收敛因子,使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量,降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性,并对其寻优能力进行了测试,结果表明,改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断,与BP神经网络诊断结果对比,蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。
王艳芹任伟建王重云
关键词：蚁群算法神经网络变压器故障诊断
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