基于小波包能谱熵与自组织RBF神经网络的低压断路器机械故障诊断

• 作者: 冯卫强 刘教民 赵建利
• 来源期刊: 低压电器
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包能谱熵 径向基神经网络 断路器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 1-5,33
• 分类号: TM561
• 字数: 3657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5531.2010.04.001

摘要

利用小波包分解技术分析断路器故障时的振动信号,提取小波包的能谱熵,将其作为断路器故障模式的特征向量.然后,建立基于K-均值聚类方法的自组织径向基神经网络,对断路器的几种模拟故障进行识别分析,证明了算法的收敛性,给出收敛速度计算公式.通过仿真实验,验证了该方法的有效性,且较之传统BP神经网络有更快的收敛速度和更高的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘教民		60	380	11.0	15.0
2	赵建利		4	35	4.0	4.0
3	冯卫强		4	31	4.0	4.0