电磁继电器剩余电寿命智能预测研究

摘要：

针对以往继电器剩余电寿命实际预测方法存在的不足,建立一种用于电磁继电器剩余电寿命预测的BP神经网络模型,该模型采取继电器的吸合时间和超程时间作为输入量,继电器剩余电寿命作为输出量,通过粒子群-蛙跳算法优化网络结构初始参数,利用改进BP算法训练BP神经网络,并加以测试验证.实验结果表明,经过粒子群-蛙跳算法优化的BP神经网络模型能快速、准确地实现电磁继电器剩余电寿命预测.

关键词：电磁继电器、BP神经网络、粒子群-蛙跳算法、剩余电寿命预测

分类号：TM581.3(电器)

资助基金：无锡市首批社会事业领军人才资助项目wx530/2019023

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-34