基于小波分析和BP神经网络的触电信号检测模型

被引：31

作者：

李春兰 ^{[1
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]}

苏娟 ^{[1
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杜松怀 ^{[1
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夏越 ^{[1
]}

张俊杰 ^{[3
]}

张力淼 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国农业大学信息与电气工程学院

[2] 新疆农业大学机械交通学院

[3] 河南省平顶山供电局

来源：

农业工程学报 | 2010年 / 26(S2)卷 / S2期

关键词：

小波分析; 神经网络; 信号检测; 剩余电流保护装置;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM774 [继电保护装置];

学科分类号：

摘要：

针对从农村低压电网总泄漏电流中检测和判断触电电流信号的难题,该文提出一种基于小波变换和BP神经网络的触电信号检测方法。首先用触电物理实验平台对动物触电信号进行实测,选择合适的小波基和分解尺度对触电实验中总泄漏电流及触电电流进行小波多分辨分析,实现原始信号的预处理;再将预处理后的波形作为样本进行神经网络学习和训练,建立从总泄漏电流波形中提取触电电流波形的神经网络耦合模型,并用此模型对未训练的样本进行触电信号的检测,检测值与实际值的平均相对误差为3.93%,说明该方法能够从总泄漏电流中检测出触电电流信号,对于开发新一代剩余电流保护装置具有一定的参考价值。

引用

页码：130 / 134

页数：5

共 7 条

[1] 基于小波神经网络的风力发电机故障诊断 [J].