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基于模糊神经网络的煤矿供配电故障诊断

         

摘要

针对目前煤矿供配电故障诊断方法不能满足国家要求,故障诊断准确率低的问题,研究根据深度学习的特性,以煤矿供配电网为研究对象,构建一个基于模糊神经网络的故障诊断模型。首先,以BP神经网络作为基本算法,利用其可对深层特征进行提取和学习的特点,并根据模糊系统的优点,将两者集合起来进行互补,由此得到一个模糊神经网络模型;然后通过L-M算法对模型参数进行训练,以提升模型性能。最后通过实验验证构建模型的优越性,并比较L-M算法和其他训练算法的效果。结果证明L-M算法对模型的训练效果最好,通过此算法提升了模型的故障诊断准确率,可在煤矿供配电中进行应用。

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