电源技术
電源技術
전원기술
CHINESE JOURNAL OF POWER SOURCES
2013年
5期
808-810
,共3页
遗传算法%云模型%燃机发电机继电保护%故障诊断
遺傳算法%雲模型%燃機髮電機繼電保護%故障診斷
유전산법%운모형%연궤발전궤계전보호%고장진단
针对定性定量间转化的模糊性,并且为避免小波网络陷入局部极小,将云模型、遗传算法和小波神经网络相结合,不但得到了最优网络参数,还提升了模糊问题的辨识精度.通过对燃机发电机继电保护的故障诊断,仿真实验验证了这种新方法对机械电气保护故障诊断的有效性.
針對定性定量間轉化的模糊性,併且為避免小波網絡陷入跼部極小,將雲模型、遺傳算法和小波神經網絡相結閤,不但得到瞭最優網絡參數,還提升瞭模糊問題的辨識精度.通過對燃機髮電機繼電保護的故障診斷,倣真實驗驗證瞭這種新方法對機械電氣保護故障診斷的有效性.
침대정성정량간전화적모호성,병차위피면소파망락함입국부겁소,장운모형、유전산법화소파신경망락상결합,불단득도료최우망락삼수,환제승료모호문제적변식정도.통과대연궤발전궤계전보호적고장진단,방진실험험증료저충신방법대궤계전기보호고장진단적유효성.
