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摘要:
发电机的励磁电流和机端电气变量电压、有功功率、无功功率之间的联系,就可以反映出发电机转子绕组的运行状态.文章采用的基于微粒群优化的径向基神经网络算法通过仿真实例计算表明,该算法不但可以诊断转子绕组匝间短路故障及预测匝间短路的严重程度,而且精度和准确性也优于其他一些简单神经网络,从而验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 PSO——RBFNN在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用
来源期刊 河南建材 学科
关键词 微粒群 径向基函数 匝间短路
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 综合论述
研究方向 页码范围 147-148
页数 2页 分类号
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
微粒群
径向基函数
匝间短路
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南建材
双月刊
1008-9772
41-1286/TU
大16开
郑州市红旗路西段25号
1999
chi
出版文献量(篇)
11250
总下载数(次)
20
总被引数(次)
20837
论文1v1指导