基于气体检测的空气开关柜绝缘缺陷识别

• 作者: 张振宇 晋涛 王天正 邵云峰 刘永强 王鹏
• 来源期刊: 武汉大学学报（工学版）
• 关键词: 空气开关柜 局部放电 气体检测 BP神经网络 绝缘缺陷识别
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 机械工程与计算机技术
• 页码范围: 761-768
• 页数: 8页
• 分类号: TM769
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8844.2021-08-012

摘要

为了识别开关柜内的绝缘缺陷,设计了绝缘缺陷实验模型以获取训练样本,建立了具有自学习能力的BP(back propagation)神经网络并引入遗传算法进行网络优化,神经网络输入层为开关柜内气体特征,输出层为开关柜内绝缘缺陷,建立了开关柜内气体特征与绝缘缺陷的映射关系.经过样本训练,优化后的神经网络能够准确地识别绝缘缺陷.