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对数字化燃气站通信故障的自动定位,能够有效缩短燃气站通信维修时长。定位需要先获取故障模式特征,以及确定通信过程零模波头抵达时刻以及故障定位检测波速,完成对燃气站通信故障的自动定位。传统方法通常采用故障暂态分量方法,得到暂态信号参数,但无法获取定位检测过程的波速,导致定位精度偏低。提出基于改进神经网络的数字化燃气站通信故障的自动定位方法。首先,利用基于免疫识别的神经网络通信故障自动识别方法,将改进的神经网络结构同免疫识别理论相结合重新构建神经网络自动识别器,将通信故障数据存储于识别器中获取故障模式特征