En datadriven feldiagnosmetod som kombinerar Kriging-modell och neurala nätverk presenteras och används vidare för krafttransformatorer baserat på analys av upplösta gaser i olja. För att förbättra modellering noggrannhet av Krigging modell, en modifierad modell som ersätter den globala modellen av Krigging modell med BP neurala nätverk presenteras och utvidgas ytterligare med linjäritet viktad aggregation metod. Den presenterade metoden integrerar egenskaper hos den globala approximationen av neurala nätverk teknik och den lokaliserade avvikelsen av Kriging modellen, vilket förbättrar modellering noggrannhet. Slutligen visas giltigheten av denna metod genom flera numeriska beräkningar av problem med feldiagnos av transformatorer.
I REF föreslås en förbättrad modell med hjälp av BP neurala nätverk teknik i stället för Kriging global modell, som utvidgas ytterligare genom linjär viktad aggregation metod för att förbättra modellering noggrannhet.
Data-Driven Fault Diagnosis Method for Power Transformers Using Modified Kriging Model
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}