基于自组织映射神经网络对低压断路器的故障诊断

论文摘要

基于低压断路器在低压成套开关电器中的重要地位和易发故障的特点,以低压断路器为例,通过自组织映射神经网络算法对其工作状态进行诊断分类。该算法高度自组织和自学习能力适用于小样本训练,将其应用于低压断路器的故障诊断,以输出层处的输出神经元所处位置判断故障类型。通过仿真实验的验证分析,该方法可对低压断路器常见机械故障进行有效诊断。

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类型: 期刊论文

作者: 张梦成,迟长春

关键词: 低压成套设备,低压断路器,自组织映射网络,机械特性,故障诊断

来源: 上海电机学院学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海电机学院电气学院

分类号: TM561

页码: 19-25

总页数: 7

文件大小: 1074K

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标签：低压成套设备论文;  低压断路器论文;  自组织映射网络论文;  机械特性论文;  故障诊断论文;