基于神经网络专家系统的高压断路器在线监测研究

被引:3
作者
王玉梅 [1 ]
王娜 [2 ]
机构
[1] 河南理工大学电气工程及其自动化学院
[2] 河南工业职业技术学院
关键词
高压断路器; 神经网络; 专家系统; 在线监测;
D O I
10.19708/j.ckjs.2009.07.021
中图分类号
TM561 [断路器];
学科分类号
080801 ;
摘要
针对传统专家系统在断路器故障诊断中存在知识获取困难问题,提出了将RBF神经网络与专家系统融合的诊断方案,并通过引入可信度的概念对RBF神经网络算法进行改进,对原已形成的网络权值和阈值进行修正,使故障诊断算法具有诊断新故障类型的功能,又解决专家系统知识获取困难的瓶颈问题。结果表明,该方案合理可行,为高压断路器的在线监测提供了一种新的途径。
引用
收藏
页码:75 / 78
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]  
人工神经网络原理及应用.[M].朱大奇;史慧编著;.科学出版社.2006,
[2]  
高压开关设备状态监测与诊断技术.[M].苑舜编著;.机械工业出版社.2001,
[3]  
高压断路器原理和应用.[M].徐国政等编著;.清华大学出版社.2000,
[4]   基于RBF神经网络在高压断路器故障诊断的研究 [J].
罗小安 ;
翁陈宇 .
电气应用, 2007, (04) :50-53
[5]   高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法 [J].
王小华 ;
荣命哲 ;
吴翊 ;
刘定新 .
中国电机工程学报, 2007, (03) :95-99
[6]   基于(RBF)神经网络的自动化电器设备故障诊断方法 [J].
刘爱民 ;
林莘 ;
刘向东 .
组合机床与自动化加工技术, 2005, (12) :67-69+72