基于KPCASSAENN的变压器油界面张力预测
文档名：基于KPCASSAENN的变压器油界面张力预测
摘要：针对目前变压器油界面张力的传统检测方法检测时间长、成本高等问题,提出了基于多频超声检测技术和人工智能算法的界面张力预测方法.对选取的175组变压器油样进行圆环法界面张力检测和多频超声波检测,分析了多频超声波信号的幅频响应、相频响应和界面张力之间的相关性.通过核主成分分析(KPCA)预处理多频超声波数据,划分样本集为140组的训练集和35组的测试集,并建立麻雀搜索算法(SSA)优化Elman神经网络(ENN)的界面张力预测模型,预测平均相对误差为6.53%,预测准确率达到93.47%.
作者：姚远 贾路芬 刘立 赵自威 李杨 周渠 Author：YAOYuan JIALufen LIULi ZHAOZiwei LIYang ZHOUQu
作者单位：国网重庆市电力公司长寿供电分公司,重庆401220西南大学工程技术学院,重庆400715
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(13)
分类号：TM4
关键词：变压器油界面张力多频超声KPCA-SSA-ENN
Keywords：transformeroilinterfacialtensionmulti-frequencyultrasoundKPCA-SSA-ENN
机标分类号：
在线出版日期：2023年8月22日
基金项目：国家自然科学基金，国网重庆市电力公司科技项目基于KPCA-SSA-ENN的变压器油界面张力预测[
期刊论文]重庆理工大学学报--2023, 37(13)姚远贾路芬刘立赵自威李杨周渠针对目前变压器油界面张力的传统检测方法检测时间长、成本高等问题,提出了基于多频超声检测技术和人工智能算法的界面张力预测方法.对选取的175组变压器油样进行圆环法界面张力检测和多频超声波检测,分析了多频超声波信...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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