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：transformeroil interfacialtension multi-frequencyultrasound KPCA-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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