基于RBF神经网络的控制电器元件故障诊断

摘要：

针对控制电器元件故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,提出了基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)的控制电器元件故障诊断方法.在分析控制电器元件故障机理和失效形式的基础上,提取出描述故障类型的典型故障特征矢量.给出在获得足够多故障信息的情况下,运用RBFNN进行故障诊断的模型及整个故障诊断算法的实现过程.为了验证故障诊断模型的有效性和合理性,利用训练好的RBFNN对故障特征矢量进行识别.仿真结果表明,RBFNN能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求.

关键词：电器元件、径向基函数网络、神经网络、诊断

所属期刊栏目：32

分类号：TM93

资助基金：北京市自然科学基金3042011

在线出版日期：2006-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：544-547