【摘 要】
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为了提高接地网故障诊断的准确性,提出一种基于信息熵与证据融合的接地网故障诊断方法。该法通过高频激励获取可及节点的电压信号,根据信息熵理论分别提取信号的时域特征奇异
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173108,61472128),湖南省自然科学基金重点资助项目(14JJ2150)
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为了提高接地网故障诊断的准确性,提出一种基于信息熵与证据融合的接地网故障诊断方法。该法通过高频激励获取可及节点的电压信号,根据信息熵理论分别提取信号的时域特征奇异谱熵、频域特征功率谱熵、时频域特征小波包能谱熵,并将这3个特征量作为证据体,运用证据理论进行多特征信息融合,然后将融合结果输入经误差修正算法改进后的径向基函数神经网络中,实现对接地网的故障识别。仿真实例表明,与由单一特征量得到的诊断结果相比,此方法故障诊断的可靠性和准确性更好。
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