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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于HHT和RBF神经网络的串联故障电弧识别
被引量:
4
1
作者
吕忠
阳世群
高鹏
机构
公安部四川消防研究所
出处
《建筑电气》
2017年第7期45-49,共5页
基金
公安部四川消防研究所基本科研业务费专项项目
项目名称电气火灾起火源智能消除装置及演示平台研制
项目编号20168807Z
文摘
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。
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
Keywords
electrical fire
seriesHHTmodetransform
intrinsic modal function
decomposition
energynetwork
gauss functionfault arc
empiricalentropy
RBF neural
分类号
TM501 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HHT和RBF神经网络的串联故障电弧识别
吕忠
阳世群
高鹏
《建筑电气》
2017
4
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