基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断

黄新波; 胡潇文; 朱永灿; 魏雪倩; 周岩; 高华

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基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断

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摘要

传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高.针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故障特征参数进行学习训练,得到相应故障类型输出.仿真结果表明,所提算法的整体准确率高达93.68％,与其他基于神经网络的算法相比具有很大的优势.

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来源
《电力自动化设备》 |2018年第5期|136-140,147|共6页
作者
黄新波; 胡潇文; 朱永灿; 魏雪倩; 周岩; 高华;
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作者单位

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类开关电器、断路器;
关键词
断路器; 高压断路器; 卷积神经网络; 分/合闸线圈电流; 故障诊断;

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