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变压器内部故障诊断方法很多，如人工神经网络方法、模糊集理论方法、专家系统方法等。由于人工神经网络具有并行处理、学习和记忆、非线性映射和自适应能力等特点，为变压器故障诊断开辟了一条新的途径。 人工神经网络与常规的电气试验不同，它不包含具体的诊断规则，能够实现输入输出的非线性映射关系，但它并不是依赖于具体模型，其输入与输出之间的关联信息分布地存储于连接权中，它通过对己知故障样本的学习，达到对未知故障样本的诊断。研究 多的神经网络是前馈型神经网络(如BP网络，RBF网络)，由于BP网络采用按误差函数梯度下降的方向进行收敛，不可避免会出现收敛速度慢及容易陷入局部 小点的问题。RBF网络是以函数逼近理论为基础而构造的一种前向网络.
变压器内部故障的详细诊断方法 ，通过我国变压器近几十年的生产与工作的性能的总结和实验的数据分析可以得出：当变压器处于潜伏性过热与放电故障的运行状态下的话，就会在内部油液当中分解出各种低分子烃类以及含氧气体，它们会随着内部机械故障的发展其产生的气体的速度也在不断地加快。这种情况下，故障所产生的气体就会不断地扩散到油液当中，随着油液中气体含量浓度的不断增加，当达到饱和状态下就会有一部分的气体进入继电器之中。由此可知，局部过热和局部电弧放电引起的变压器油和固体绝缘的裂解是 终导致充油电气故障的原因。间隔的时间要适宜，不宜过长但也不宜过短，一般的情况下，间隔周期为一到三个月 ，同时在追踪的时候要用同一种气体进行追踪，否则的话就没有任何效果了。在进行气体追踪的同时，要求不能够停止装置的运行，还要保证其负荷的稳定；我们还可以通过改变装置的工作的负荷来求出追踪产气率与负荷的关系，就目前的变压器的发展水平来说，可以在投入运行前的色谱分析测试数据。
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