RBF神经网络在断路器故障诊断中的应用

摘要：

针对RBF神经网络可在系统参数未知情况下自动建立动态模型,快速跟踪非线性函数,且有很好分类能力等特点,在分析高压断路器分闸线圈时间信号的基础上,提出了RBF神经网络对高压断路器进行故障分类的基本方法.与BP神经网络的诊断结果进行对比,RBF神经网络具有收敛速度快,输出误差和离散性小的优点,并借助仿真结果论证了该实验方法对高压断路器故障诊断的有效性.

关键词：RBF神经网络、故障诊断、高压断路器

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省优秀人才支持计划资助项目2007R23

在线出版日期：2011-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：128-130