基于神经网络的故障电弧检测装置的研究

• 作者: 刘鹏 张士文 张峰
• 来源期刊: 低压电器
• 学科: 工学
• 关键词: 故障电弧 神经网络 混合特征 检测装置
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 1-6,42
• 页数: 7页
• 分类号: TM501
• 字数: 2927字
• 语种: 中文

摘要

提出一种以反向传播(BP)神经网络为基础的新型故障电弧辨识方法.电弧发生装置和数据采集装置分别提取电流的小波变换和时域变化的特征值,将提取的混合特征值输入到神经网络并采用自适应学习法进行学习,再将收敛的神经网络移植到故障电弧检测装置中,构成故障电弧辨识模块.在试验中装置可以准确地检测出已学习过的几种不同负载的故障电弧状态,并能及时切除故障线路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张峰	上海交通大学电子信息与电气工程学院	160	957	14.0	26.0
2	张士文	上海交通大学电子信息与电气工程学院	55	595	12.0	23.0
3	刘鹏	上海交通大学电子信息与电气工程学院	19	55	5.0	7.0