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针对断路器对流换热系数难以精确确定的问题,以断路器导电系统的对流换热系数、环境温度为优化变量,建立导电系统对流换热系数的神经网络模型。结合神经网络模型的计算结果与断路器温升实验的结果,采用多岛遗传算法和序列二次规划组合优化算法对断路器导电系统的对流换热系数和环境温度进行优化识别。以6300A框架式断路器导电系统为实例进行建模、实验、参数识别等分析。仿真和实验结果表明:采用该方法辨识的参数所建立的断路器导电系统的温度场分布与实验测试的温度误差小于3%,对流换热系数辨识结果具有较高的精度。