基于BP神经网络的高压断路器故障诊断

基于BP神经网络的高压断路器故障诊断

论文摘要

为诊断与分析高压断路器故障,本文提出了基于BP神经网络的高压断路器故障诊断方法。该方法利用高压断路器典型分合闸线圈电流-时间曲线,能反映其机械故障状况的特点,将仿真输出数据与故障编码比较获得诊断结果。该方法只需一组完整的故障数据作为网络的训练和测试输入,就能够诊断出高压断路器操动机构是否出现异常情况,以及确定出现故障的类型。本文以MATLAB2014b为试验平台,用实际数据作为训练样本和测试样本进行仿真分析,其输出结果与期望输出一致,验证了该方法是一种有效的高压断路器故障诊断方法,具有广阔的应用前景。

论文目录

  • 1 BP神经网络算法原理
  •   1.1 正向传播
  •   1.2 反向传播
  • 2 故障诊断
  •   2.1 特征信号提取
  •   2.2 样本选择
  • 3 实验仿真与分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 余锋,许开熙,黄俊,黄涛,汪继刚

    关键词: 高压断路器,机械故障,神经网络,故障诊断

    来源: 真空科学与技术学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 国网孝感供电公司

    分类号: TM561;TP18

    DOI: 10.13922/j.cnki.cjovst.2019.03.10

    页码: 249-253

    总页数: 5

    文件大小: 573K

    下载量: 358

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