小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用

• 作者: 邓帮飞 陈伟根
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包能谱熵 高压断路器 神经网络 振动信号 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 744-748,765
• 页数: 6页
• 分类号: TM561
• 字数: 3493字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法.利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化.引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价.通过试验分析结果表明了该方法的有效性,改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟根	重庆大学电气工程学院	99	3160	34.0	52.0
5	邓帮飞	重庆大学电气工程学院	3	99	2.0	3.0