计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
5期
1017-1020
,共4页
配电网%故障诊断%粗糙集%IRBF
配電網%故障診斷%粗糙集%IRBF
배전망%고장진단%조조집%IRBF
为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的IRBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断;采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性;实践证明不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大地减少了故障诊断过程的时间.
為瞭改進人工智能方法在配電網故障診斷繫統中的應用,給齣瞭基于粗糙集理論的IRBF神經網絡的模型結構,然後利用訓練好的神經網絡對配電網進行故障診斷;採用VC++語言開髮工具,調用Matlab神經網絡工具箱建立瞭一箇簡化的故障診斷繫統,併通過配電網實例驗證瞭方法的正確性;實踐證明不但提高瞭配電網故障診斷的容錯性,使故障診斷變得更加準確有效,而且減少瞭神經網絡樣本數據,大大地減少瞭故障診斷過程的時間.
위료개진인공지능방법재배전망고장진단계통중적응용,급출료기우조조집이론적IRBF신경망락적모형결구,연후이용훈련호적신경망락대배전망진행고장진단;채용VC++어언개발공구,조용Matlab신경망락공구상건립료일개간화적고장진단계통,병통과배전망실례험증료방법적정학성;실천증명불단제고료배전망고장진단적용착성,사고장진단변득경가준학유효,이차감소료신경망락양본수거,대대지감소료고장진단과정적시간.