基于概率神经网络的小型断路器故障诊断

论文摘要

小型断路器作为一种终端电器,是配电网中最重要的开关电器之一,若发生故障将会严重影响用户的人身和财产安全。传统BP神经网络故障诊断准确率低,为了提高小型断路器故障诊断的准确率,研究了一种基于概率神经网络(PNN)的小型断路器故障诊断方法。以小型断路器三相不同期故障为研究对象,将振动信号处理后产生的样本数据作为输入,通过PNN网络进行故障诊断。仿真结果表明:基于PNN的小型断路器故障诊断模型具有准确率高、诊断速度快、样本追加能力强等优点,具有良好的工程应用前景。

论文目录

• 1 PNN
• 2 PNN特征量提取
•   2.1 小型断路器振动信号特性分析
•   2.2 小型断路器振动信号的特征量提取
• 3 基于PNN的故障识别
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张贤,迟长春

关键词: 小型断路器,概率神经网络,三相不同期,故障诊断

来源: 上海电机学院学报 2019年03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: 135-140

总页数: 6

文件大小: 537K

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