【摘 要】
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利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解并提取小波包能量特征。采用改进粒子群(PSO)算法训练概率神经网络(PNN)寻找全局最优,对PNN网络的输入输出、传递函数以及隐含层
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,国网山东省电力公司枣庄供电公司,国网山东省电力公司东营供电公司东营方大电力设计规划有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503224);山东省高等学校科技计划项目(J17KA074)
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利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解并提取小波包能量特征。采用改进粒子群(PSO)算法训练概率神经网络(PNN)寻找全局最优,对PNN网络的输入输出、传递函数以及隐含层节点数进行确定,建立PNN的网络模型,对网络进行训练测试,最后提出保护判据。研究发现,该算法不仅训练速度和收敛速度快,而且具有较高的识别精度。
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