本文主要為應用類神經網路於模鑄式變壓器之故障診斷評估，首先選用由廠商配合特製有缺陷模鑄式變壓器作為受測物，並利用音射法檢測技術，量取其部份放電音頻信號。由於部份放電音頻信號是一種短暫的突波，經累積信號資料，將資料經化簡及轉換後再利用偏態、峰態、交叉相關因子、修正交叉相關因子等方式，萃取故障及正常特徵值並結合當成類神經網路的輸入信號，以作為部份放電信號之故障辨識。並選定適合本文辨識之類神經網路為輻射基底函數類神經網路（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN），經調整該網路架構中各參數並分析其模擬結果，得到一組最佳參數組合，讓其測試資料達到適切辨識效果。最後並經由不同放電型式測試資料驗證所提出方法確實可達到預期故障診斷的目的。

　　This thesis presents the investigation of neural network application in the cast-resin transformer failure detected analysis. The failure target had been process the acoustic frequency detect technology. The partial discharge acoustic frequency is the transient inrush pulse. By using the skewness, kurtosis, cross correlation factor and modify correlation factor analysis method, those accumulation signal data combine the defect & normal characteristic value.

　　For obtaining the input reference signal of the neural network, the partial discharge signal is evaluated. The suitable identify neural network is selected in the divergence basic function neural network. In order to get the best identification effect, the optimization parameters are adjusted by the network framework with analysis results.

　　Finally, using the different discharge measured results, the proposal method can obtain the failure detection.

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