基于HHT和BP神经网络的船舶电力系统故障定位

• 作者: 卓金宝 施伟锋 陈显云
• 来源期刊: 船电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 船舶电力系统 故障定位 HHT 瞬时振幅向量 BP 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2936字
• 语种: 中文

摘要

针对船舶电力系统故障难以精确定位的情况,将Hilbert-Huang变换(HHT)和BP神经网络应用于船舶电力系统故障节点定位.首先,采集各节点电流信号,经过EMD分解得到若干IMF分量,对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时振幅向量.然后,将各节点的瞬时振幅向量之和作为电流信号的特征量输入到带有动量因子的BP神经网络中进行训练,利用训练好的神经网络进行故障节点定位.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施伟锋		84	410	10.0	17.0
2	卓金宝		19	31	3.0	5.0
3	陈显云		1	0	0.0	0.0