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摘要:
由于采集的原始信号含有过多的干扰信号,首先在对信号分析之前对原始信号进行了降噪,,然后利用小波分析对非平稳和非线性的信号能够很好的分析其局部变化的特点,用于对故障电弧在时频域内的分解并提取了用于神经网络输入的多个相关特征量,同时在实验期间针对BP神经网络存在的容易陷入局部优化和训练过慢等特点,采用了遗传算法来对神经网络进行进一步的优化.实验结果表明,该直流电弧故障检测方法的判断准确率和误判率令人满意.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和神经网络的故障电弧检测算法研究
来源期刊 电子世界 学科
关键词 小波分析 电弧故障检测 遗传算法 神经网络
年,卷(期) 2016,(21) 所属期刊栏目 探索与观察
研究方向 页码范围 36-38
页数 3页 分类号
字数 1954字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马琪 杭州电子科技大学微电子CAD研究所 9 35 4.0 5.0
2 竺红卫 浙江大学超大规模集成电路设计研究所 20 83 5.0 7.0
3 黄佳平 杭州电子科技大学微电子CAD研究所 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波分析
电弧故障检测
遗传算法
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子世界
半月刊
1003-0522
11-2086/TN
大16开
北京市
2-892
1979
chi
出版文献量(篇)
36164
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96
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