【摘 要】
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利用传统的方法进行电气设备在线监测与故障诊断的过程中,由于无法避免电磁干扰,造成故障诊断的准确率降低。为此,本文提出一种基于优化神经网络算法的电气设备在线监测与故
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利用传统的方法进行电气设备在线监测与故障诊断的过程中,由于无法避免电磁干扰,造成故障诊断的准确率降低。为此,本文提出一种基于优化神经网络算法的电气设备在线监测与故障诊断方法。利用小波包分解方法对电气设备运行的信号进行故障特征提取,利用神经网络对电气设备的故障进行识别与分类,并利用梯度下降法对学习方法进行了改进。
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