基于HHT和RBF神经网络的串联故障电弧识别

摘要：

针对串联故障电弧的识别,提出一种基于HHT(Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换)和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络相结合的识别方法.通过对不同负载下正常电流和故障电流信号的EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取相关IMF分量的能量熵作为RBF神经网络输入的特征向量,训练RBF神经网络.实验数据分析表明,经过训练的神经网络能够有效地识别串联故障电弧.

关键词：电气火灾、串联故障电弧、HHT变换、固有模态函数、经验模态分解、能量熵、RBF神经网络、Gauss函数

所属期刊栏目：36

分类号：TM501+.2(电器)

资助基金：公安部四川消防研究所基本科研业务费专项项目,项目名称:电气火灾起火源智能消除装置及演示平台研制,项目20168807Z

在线出版日期：2017-08-29（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：45-49