基于概率神经网络的高压断路器故障诊断

发布时间：2017-12-26 14:37

  本文关键词：基于概率神经网络的高压断路器故障诊断　出处：《电力系统保护与控制》2015年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：高压断路器是最重要的电力设备之一,在电力系统中起控制和保护作用。为了提高高压断路器故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的高压断路器故障诊断方法。该方法在分析高压断路器的故障特性来确定特征信号的基础上建立了PNN故障诊断模型,该模型将采集的特征数据作为网络的输入,通过Parzen窗估计法得到类条件概率密度,进而按Bayes决策规则对特征数据进行分类。经仿真表明,概率神经网络故障诊断模型具有收敛速度快、故障诊断准确率高、容易训练等特点。因此,该方法是一种有效的故障诊断方法,具有良好的应用前景。
【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61104079)~~
【分类号】：TM561
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.61104079).0引言高压断路器是电力系统中必不可少的设备,其控制和保护的对象主要有发电机、输电系统、配电系统及其他电力设备[1-2]。为了使电力系统安全稳定运行,对其进行故障诊断是非常必要的。

【参考文献】

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【共引文献】

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6 汪e，

本文编号：1337671