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摘要:
为解决煤矿井下供电系统单相接地故障特征信号在采样传输时伴随能量损失而影响诊断结果精确性的问题,提出利用粗糙集理论对采样数据做信号强化处理,再对处理后的特征信号进行复小波变换,将提取出的暂态分量归一化作为神经网络训练及测试的输入向量.提出改进的自适应优化算法改善其传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷,对广义回归神经网络的平滑因子进行全局寻优,建立最佳故障选线模型.研究结果表明:该方法具有训练速度快、误判率低的优点,能够满足井下供电系统对故障诊断效率与精度的要求.
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文献信息
篇名 煤矿井下供电网单相接地故障诊断方法
来源期刊 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 井下供电 单相接地 故障诊断 粗糙集理论 自适应算法
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 83-86
页数 4页 分类号 TM711
字数 语种 中文
DOI 10.11956/j.issn.1008-0562.2017.01.017
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 徐耀松 56 401 12.0 18.0
2 孟宪敬 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
井下供电
单相接地
故障诊断
粗糙集理论
自适应算法
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
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
月刊
1008-0562
21-1379/N
大16开
辽宁省阜新市
1979
chi
出版文献量(篇)
6319
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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