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基于云-遗传算法的电机故障诊断研究
  • ISSN号:1002-087X
  • 期刊名称:《电源技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM307[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082, [2]中机国能电力工程有限公司,上海200061
  • 相关基金:国家杰出青年科学基金(50925727);国家自然科学基金(60876022)
中文摘要:

针对定性定量间转化的模糊性。并且为避免小波网络陷入局部极小,将云模型、遗传算法和小波神经网络相结合,不但得到了最优网络参数,还提升了模糊问题的辨识精度。通过对燃机发电机继电保护的故障诊断,仿真实验验证了这种新方法对机械电气保护故障诊断的有效性。

英文摘要:

Aiming at the fuzziness between qualitative and quantitative transformation, to avoid the wavelet network trapped in local minimum, combining the cloud model, genetic algorithm with wavelet neural network could not only get the optimal network parameter, but also improve the identification accuracy of the fuzzy problems. Based on the fault diagnosis of the gas turbine generator relay protection, the simulation experiment shows that the new method is effective in the fault diagnosis of mechanical and electrical protection.

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期刊信息
  • 《电源技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第十八研究所
  • 主编:黄永才
  • 地址:天津市西青海泰华科七路6号
  • 邮编:300384
  • 邮箱:cjps@tips.ac.cn
  • 电话:022-23959362
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-087X
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1126/TM
  • 邮发代号:6-28
  • 获奖情况:
  • 国家期刊提名奖,国家“双效”期刊,连续四届天津市优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11796