【摘 要】
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针对低压交流故障电弧发生时造成的波形畸变,提出一种基于Hebb与BP神经网络结合且适用于多负载的故障电弧辨识方法。提取电流波形的傅里叶变换特征值,通过Hebb神经网络进行计
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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针对低压交流故障电弧发生时造成的波形畸变,提出一种基于Hebb与BP神经网络结合且适用于多负载的故障电弧辨识方法。提取电流波形的傅里叶变换特征值,通过Hebb神经网络进行计算以实现负载分类,从而确定该负载所用的BP神经网络的权参数,再提取电流波形小波变换特征值,通过BP神经网络计算得出故障与否的辨识结果。仿真结果表明,算法解决了负载类型过多造成BP神经网络识别度下降的问题,使得故障电弧辨识方法的准确率和通用性得到了大幅度提升。
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