基于(RBF)神经网络的自动化电器设备故障诊断方法

被引：8

作者：

刘爱民

林莘

刘向东

机构：

[1] 沈阳工业大学电气工程学院

来源：

组合机床与自动化加工技术 | 2005年 / 12期

关键词：

电器设备; (RBF)神经网络; 状态识别; 故障诊断; 可信度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM507 [维护、检修];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

为了对自动化电器设备的故障状态进行准确的识别,文章引入了(RBF)神经网络的故障诊断方法。并针对其不能学习新状态类型的缺陷,提出了一种改进的算法。并将该算法应用于电器设备的故障诊断,改进的算法除了能够对已知的状态进行准确的识别外,还能够发现并学习未纳入训练样本集的状态类型,从而具备了新状态类型的识别功能。

引用

页码：67 / 69+72 +72

页数：4

共 7 条

[1] BP网络在电站故障诊断系统中的应用研究 [J].