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基于HHT和RBF神经网络的串联故障电弧识别 被引量:4
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作者 吕忠 阳世群 高鹏 《建筑电气》 2017年第7期45-49,共5页
针对串联故障电弧的识别,提出一种基于HHT(Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换)和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络相结合的识别方法。通过对不同负载下正常电流和故障电流信号的EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取... 针对串联故障电弧的识别,提出一种基于HHT(Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换)和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络相结合的识别方法。通过对不同负载下正常电流和故障电流信号的EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取相关IMF分量的能量熵作为RBF神经网络输入的特征向量,训练RBF神经网络。实验数据分析表明,经过训练的神经网络能够有效地识别串联故障电弧。 展开更多
关键词 电气火灾 串联故障电弧 HHT变换 固有模态函数 经验模态分解 能量熵 RBF神经网络 gauss函数
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