Data-Driven Fault Diagnosis Method for Power Transformers Using Modified Kriging Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-5، 5ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A data-driven fault diagnosis method that combines Kriging model and neural network is presented and is further used for power transformers based on analysis of dissolved gases in oil.
In order to improve modeling accuracy of Kriging model, a modified model that replaces the global model of Kriging model with BP neural network is presented and is further extended using linearity weighted aggregation method.
The presented method integrates characteristics of the global approximation of the neural network technology and the localized departure of the Kriging model, which improves modeling accuracy.
Finally, the validity of this method is demonstrated by several numerical computations of transformer fault diagnosis problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Yu& Liu, Qiang. 2017. Data-Driven Fault Diagnosis Method for Power Transformers Using Modified Kriging Model. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190060
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Yu& Liu, Qiang. Data-Driven Fault Diagnosis Method for Power Transformers Using Modified Kriging Model. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190060
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Yu& Liu, Qiang. Data-Driven Fault Diagnosis Method for Power Transformers Using Modified Kriging Model. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190060
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190060
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر