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高压电能计量故障检测电路设计
  • ISSN号:1003-4978
  • 期刊名称:河南大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014.1.16
  • 页码:25-29
  • 分类:TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河南大学先进控制与智能信息处理研究所,河南开封475004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61174112)
  • 相关项目:复杂系统多模态故障诊断与健康管理的数据驱动方法
中文摘要:

利用BP神经网络自适应性强的优势,将动量BP神经网络应用于高压电力计量系统故障诊断中.对计量系统的7个运行参数提取故障信息作为网络的输入值,以4位二进制数表示正常情况和7种主要故障类型,用采集得到的样本对网络进行训练及测试,结果表明,动量BP神经网络模型对高压电力计量系统故障有很好的辨识和诊断效果。

英文摘要:

With the advantage of strong self adaptation,momentum BP neural network is applied to the fault diagnosis of high voltage electric power metering system.Firstly,we extract information of the 7 operation parameters of metering system as input values of the neural network,and use 4-bit binary number to represent the normal circumstance and 7 main fault types,then we collect samples to train and test BP network,The results show that the momentum BP network model can effectively diagnose the fault of high voltage electric power metering system.

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期刊信息
  • 《河南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南大学
  • 主编:乔家君
  • 地址:河南省开封市明伦街85号
  • 邮编:475001
  • 邮箱:xbzrb@henu.edu.cn
  • 电话:0378-2860394
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-4978
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1100/N
  • 邮发代号:36-27
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校优秀自然科学学报,全国学术期刊规范执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:5635