PSO-RBF神经网络在电机保护中的应用

• 作者: 戴瑜兴 李国胜 王兴仙 王炼红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 径向神经网络 小波变换 故障诊断 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2012,（31）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 216-219
• 页数: 4页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.31.047

摘要

针对电机保护只在被测参数达到或者超过设定动作阈值才动作,缺乏预测控制能力,设计了一种基于粒子群的径向神经网络.利用小波变换的时频分解能力、优异的奇异检测能力进行故障特征分量的提取;用粒子群算法和径向神经网络配合优化权重,从而使网络收敛快,训练时间短.通过电动机故障进行仿真实验,结果表明PSO-RBF神经网络实现了对故障的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴瑜兴	湖南大学电气与信息工程学院	240	2348	23.0	36.0
2	王炼红	湖南大学电气与信息工程学院	37	270	9.0	15.0
3	李国胜	湖南大学电气与信息工程学院	2	7	2.0	2.0
4	王兴仙		1	5	1.0	1.0