基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型

来源 :江南大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：applexiao

【摘要】

：

针对高压断路器在线监测与故障诊断问题,提出了一种基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型.该模型利用Parzen窗函数和Bayes分类规则建立了前向型自监督神经网络,在分析分

【作者】

：

谢文靖李鹏李海燕曹敏王达达张少泉

【机构】

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云南大学信息科学与工程学院,云南电力试验研究院（集团）有限公司电力研究院

【出处】

：

江南大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2013年5期

【关键词】

：

概率神经网络故障诊断高压断路器 probabilistic neural networks fault diagnosis high voltage

【基金项目】

：

国家863计划项目（2011AA05A120）,云南大学理工科研基金项目（2010YB026）,云南电网公司科技计划项目（K-YN2011-215）.

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针对高压断路器在线监测与故障诊断问题,提出了一种基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型.该模型利用Parzen窗函数和Bayes分类规则建立了前向型自监督神经网络,在分析分（合）闸线圈信号的基础上提出了高压断路器故障模型.仿真结果表明,该模型对断路器的故障模式识别过程具有训练速度快、输出误差小和收敛性好等特点.

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