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2005年04月28日

【期刊论文】ON-LINE DETECTION OF GASES DISSOLVED IN TRANSFORMER OIL AND THE FAULTS DIAGNOSIS

陈戈， Chen Weigen， Liao Ruijin， Sun Caixin， Wang Caisheng

，-0001，（）：

-1年11月30日

This paper describes the theory of on-line detection of six kinds of gases-H2, CO, CH4, C2H4, C2H2, C2H6-which are dissolved in transformer oil, and analyzes the characterististics of the microcomputer detection system. The back propagation neural network (BPNN) is applied to diagnosing the transformer faults, and the results of verification show that the BPNN diagnosis method is effective

On-line detection， Transformer， Faults diagnosis

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2005年04月27日

【期刊论文】以模糊综合评判高压断路器状态评估方法的研究

陈戈，陈伟根，李伟，孙才新

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

文章通过对高压断路器状态检测现状分析及几种目前国内外经常采用的几种评估方法的介绍。针对高压断路器评估因素复杂，影响工作状态机理分析较少的现状，作者提出用模糊综合评判来评估断路器工作状态的方法，为能够及时了解高压断路器的运行状态提供一种新的算法。

高压断路器，状态评估，模糊综合评判

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2005年04月27日

【期刊论文】Study on the Recognition of TransformerWinding Deformation by Using Wavelet Transform in the LVI Method

陈戈， Weigen Chen， Caixin Sun， Yang Yun， Zhengjun Xie

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

This paper illustrates the methods of extracting instinct parameters and deformation recognition by using wavelet transform, which applied in low voltage impulse (LVI) method on the transformer winding deformation detection. The results shows that it is effective to eliminate the noises by using wavelet transform, meanwhile, it can also make measurement repetitive and has a property on model recognition on deformation.

low voltage impulse method,， wavelet transform,， deformation,， recognition.，

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2005年04月27日

【期刊论文】变压器故障特征气体分析的智能传感器研究

陈戈，陈伟根，佟继春

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

变压器油中溶解气体在线监测对变压器绝缘状态分析具有积极的指导作用，在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。本文针对半导体气体传感器的交叉敏感特性，提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合，形成一种智能传感器，用于单一气体的定性识别和定量检测；利用六个半导体气体传感器组成传感器阵列，采用BP神经网络进行模式识别。通过大量的试验证明了本文提出的智能传感器可有效提高H2、CO、CH4、C2H4、C2H2、C2H6六种气体的分辨率和检测灵敏度。

油中气体在线监测智能传感器

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2005年04月27日

【期刊论文】STUDY ON THE RECOGNITION OF TRANSFORMER WINDING DEFORMATION BY USING WAVELET TRANSFORM IN THE LVI METHOD

陈戈， Weigen Chen， Caixin Sun， Yang Yun， Zhengjun Xie

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

This paper illustrates the methods of extracting instinct parameters and deformation recognition by using wavelet transform, which applied in low voltage impulse (LVI) method on the transformer inding deformation detection. The results shows that it is effective to eliminate the noises by using wavelet transform, meanwhile, it can also make measurement repetitive and has a property on model recognition on.

low voltage impulse method， wavelet transform， deformation， recognition

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