基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断

• 作者: 林琳 陈志英
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 高压断路器 故障诊断 模糊化 模糊RBF神经网络 分(合)闸电流
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 52-58
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.10.009

摘要

为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法.该方法首先分析高压断路器的分(合)闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t1、t2、t3、t4、t5、I1、I2、I3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类.该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性,实验结果显示,模糊RBF神经网络高压断路器的故障诊断模型能够准确的诊断出故障类型,其准确率达到99％,具有良好的实用性.与基于模糊BP神经网络的故障诊断方法相比,该方法收敛速度快,训练时间短,均方差较小,为0.107 3.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林琳		31	174	5.0	12.0
2	陈志英		25	66	5.0	6.0