基于神经网络的电气自动化设备故障智能检测方法

• 作者: 刘家国
• 来源期刊: 电工技术
• 关键词: 神经网络 电气自动化 设备故障 智能诊断技术 离散型故障信号
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与传感技术|Artificial Intelligence and Sensing Technology
• 页码范围: 36-37,82
• 页数: 3页
• 分类号: TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.04.014

摘要

电气自动化设备故障智能诊断是确保电气自动化设备能够稳定运行的基础,但传统故障诊断技术存在故障诊断精度低的问题,因此开展了基于神经网络的电气自动化设备故障智能诊断的研究.通过构建电气自动化设备故障智能诊断模型,对参数进行统一化处理;利用神经网络自适应的模式识别技术,基于神经网络提取离散型故障信号;将适应值精确到函数中具体的某个点坐标上,以输入节点作为故障征兆,输出节点作为故障原因,实现电气自动化设备故障智能诊断定位.试验结果表明,设计的故障诊断技术能够诊断出数量更多的电气自动化设备故障,故障诊断精度更高,可以实现对电气自动化设备故障智能的精准诊断.