电磁继电器剩余电寿命智能预测研究

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 电磁继电器 BP神经网络 粒子群-蛙跳算法 剩余电寿命预测
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TM581.3
• 语种: 中文

摘要

针对以往继电器剩余电寿命实际预测方法存在的不足,建立一种用于电磁继电器剩余电寿命预测的BP神经网络模型,该模型采取继电器的吸合时间和超程时间作为输入量,继电器剩余电寿命作为输出量,通过粒子群-蛙跳算法优化网络结构初始参数,利用改进BP算法训练BP神经网络,并加以测试验证.实验结果表明,经过粒子群-蛙跳算法优化的BP神经网络模型能快速、准确地实现电磁继电器剩余电寿命预测.