基于HHT和RBF神经网络的串联故障电弧识别

• 作者: 吕忠 阳世群 高鹏
• 来源期刊: 建筑电气
• 学科: 工学
• 关键词: 电气火灾 串联故障电弧 HHT变换 固有模态函数 经验模态分解 能量熵 RBF神经网络 Gauss函数
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 建筑智能化
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TM501+.2
• 字数: 3215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8493.2017.07.010

摘要

针对串联故障电弧的识别,提出一种基于HHT(Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换)和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络相结合的识别方法.通过对不同负载下正常电流和故障电流信号的EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取相关IMF分量的能量熵作为RBF神经网络输入的特征向量,训练RBF神经网络.实验数据分析表明,经过训练的神经网络能够有效地识别串联故障电弧.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳世群		8	23	3.0	4.0
2	吕忠		3	11	2.0	3.0
3	高鹏		2	37	2.0	2.0