基于粗糙集与神经网络的断路器状态监测

• 作者: 吴江 李俊
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 人工神经网络 粗糙集理论 电寿命 机械故障
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 数采与监测
• 页码范围: 135-137
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.10.056

摘要

断路器的故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义,然而全面、准确的故障诊断仍是个难题.本文将电寿命和机械状态综合考虑,从而实现了对断路器整体健康状态的评估.其中机械状态的检测,提出了基于神经网络(Neural Network)并结合粗糙集理论(Rough Set Theory)的方法.实验数据表明,该方法提高了诊断的全面性、准确性和预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴江	西北大学信息科学与技术学院	40	487	13.0	20.0
2	李俊	西北大学信息科学与技术学院	2	51	2.0	2.0