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摘要
文中以基于“声音+”的变压器设备故障诊断技术为主线，重点分析“声音识别+神经网络”技术在变压器故障诊断中的应用。通过建立的BP神经网络模型，分别利用8种不同的BP算法分别对采用时域分析的变压器各故障声音进行训练，通过对比各算法的训练次数以及收敛精度，最终选定训练快捷的Levenberg-Marquardt算法进行进一步的故障诊断。预测结果显示，预测准确率高达95%,说明所建立的BP神经网络模型能够更好地对变压器各故障声进行准确识别，能够达到故障诊断的目的。
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单位国网山东省电力公司潍坊供电公司
