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基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法

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本发明实施例提供一种基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法，其包括以下步骤：步骤S1，利用温度传感器采集高压电气设备的触点温度数据，并结合高压电气设备的电流、电阻和电压作为待诊断故障数据，再进行归一化预处理；步骤S2，利用三个RBF神经网络进行基本概率分配，对待诊断故障数据进行准确分类；步骤S3，利用贝叶斯网络对高压电气设备进行故障诊断。该基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法在利用拉曼光纤传感器对高压电气设备测温的基础上，并将信息融合技术用于以温度为主要参数、电流等为辅助参数的高压电气设备温度监测预警系统中，从而有效地提高诊断的可信度，减少诊断的不确定性。

著录项

公开/公告号CN111199254A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-26

原文格式PDF
申请/专利权人郑州科技学院;
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申请/专利号CN201911399155.6
发明设计人朱小会;杨瑞;齐仁龙;
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申请日2019-12-30
分类号
代理机构北京兴智翔达知识产权代理有限公司;
代理人肖丛
地址 450064 河南省郑州市二七区马寨经济开发区学院路1号
入库时间 2023-12-17 07:55:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191230

实质审查的生效
2020-05-26

公开

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