自适应模糊神经网络推理系统在电缆故障定点检测中的应用

• 作者: 张小琴 易斌 易良廷 李明洋 龙燕
• 来源期刊: 后勤工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应滤波 ANFIS 电缆 故障定点 信号处理
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TM726.4
• 字数: 2763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7843.2008.01.023

摘要

电缆故障定点检测中存在着噪音复杂多变、信噪比较低的问题.自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS),具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪音信号的非线性建模,可以很好地解决故障定点检测中噪音的不确定性问题.建立了基于ANFIS的自适应滤波系统模型,讨论了ANFIS中隶属函数类型、数目的寻优以及参考函数的确定方法,设计了以ANFIS对消器为模型的滤波系统的硬件和软件.用该滤波系统对实际电缆故障信号进行了处理,结果表明了滤波系统的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙燕	后勤工程学院营房管理与环境工程系	18	69	5.0	7.0
2	易良廷	后勤工程学院营房管理与环境工程系	14	28	2.0	5.0
3	易斌	后勤工程学院营房管理与环境工程系	16	39	4.0	5.0
4	李明洋	后勤工程学院营房管理与环境工程系	4	17	3.0	4.0
5	张小琴	后勤工程学院营房管理与环境工程系	3	35	2.0	3.0