【摘 要】
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小型断路器作为使用最为广泛的开关电器之一,出现故障不仅会导致经济损失,严重时甚至会危害生命安全。因此,研究小型断路器的故障诊断具有非常重要的经济意义和工程应用价值
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小型断路器作为使用最为广泛的开关电器之一,出现故障不仅会导致经济损失,严重时甚至会危害生命安全。因此,研究小型断路器的故障诊断具有非常重要的经济意义和工程应用价值。采用经验模态分解方法对小型断路器的分、合闸振动信号进行研究,提取其特征值,通过概率神经网络(PNN)进行故障诊断,并提供精确的仿真依据。仿真结果表明,PNN比BP神经网络在小样本的故障诊断中,辨识度更加精确,能够更有效地识别出小型断路器的故障。
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