基于小波神经网络和特征熵的高压断路器故障诊断研究

发布时间：2018-04-24 07:02

  本文选题：小波神经网络 + 特征熵　； 参考：《电气应用》2014年22期

【摘要】：作为电力系统的一种重要设备,高压断路器的故障诊断一直是研究中的重点。针对传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,提出了一种基于小波神经网络的高压断路器故障诊断方法。首先利用特征熵方法提取振动信号的特征值,然后利用小波神经网络进行分类识别。同时还给出了一种小波神经网络的改进方法,提高了其收敛速度。实验结果表明,相比较于传统神经网络,改进的小波神经网络训练速度更快,分类准确率更高,对于高压断路器的故障诊断效果更佳。
[Abstract]:As an important equipment in power system, fault diagnosis of high voltage circuit breaker is always the focus of research. A fault diagnosis method for high voltage circuit breakers based on wavelet neural network is proposed to overcome the shortcomings of traditional neural networks such as slow convergence and easy falling into local minima. Firstly, the eigenvalue of vibration signal is extracted by the method of eigenentropy, and then the wavelet neural network is used to classify and recognize the vibration signal. At the same time, an improved method of wavelet neural network is presented to improve its convergence speed. The experimental results show that compared with the traditional neural network, the improved wavelet neural network is faster in training speed, higher in classification accuracy and better in fault diagnosis of high voltage circuit breakers.
【作者单位】： 武汉交通职业学院;
【分类号】：TM561;TP18

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 张伟;师奕兵;周龙甫;卢涛;;基于改进粒子群算法的小波神经网络分类器[J];仪器仪表学报;2010年10期

【共引文献】

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6 赵浣萍;徐伟栋;厉力华;刘伟;张娟;;一种基于改进型Multi-Agent多分类器融合的乳腺钼靶肿块分类算法[J];仪器仪表学报;2011年09期

7 唐小洪;王宏华;;基于单神经元PID控制器的异步电动机软启动器仿真[J];机械制造与自动化;2011年05期

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10 常广;王毅;王玮;;采用振动信号零相位滤波时频熵的高压断路器机械故障诊断[J];中国电机工程学报;2013年03期

【二级参考文献】

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7 桂中华,韩凤琴;小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2005年04期

8 马强,荣命哲,贾申利;基于振动信号小波包提取和短时能量分析的高压断路器合闸同期性的研究[J];中国电机工程学报;2005年13期

9 方红庆,沈祖诒;基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化[J];中国电机工程学报;2005年22期

10 孙来军;胡晓光;纪延超;;一种基于振动信号的高压断路器故障诊断新方法[J];中国电机工程学报;2006年06期

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本文编号：1795628