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基于SSA-PNN的矿井提升机主轴装置故障诊断
被引量:
1
1
作者
孙铭阳
《无线互联科技》
2019年第9期139-141,144,共4页
对于矿井提升机来说,主轴装置是其核心,它能否正常运行关系着整个矿井提升机的工作进程,应用概率神经网络可以有效地进行矿井提升机的故障诊断,但是传统概率神经网络存在平滑因子具有主观性的缺点。针对这个不足,文章引入樽海鞘群算法...
对于矿井提升机来说,主轴装置是其核心,它能否正常运行关系着整个矿井提升机的工作进程,应用概率神经网络可以有效地进行矿井提升机的故障诊断,但是传统概率神经网络存在平滑因子具有主观性的缺点。针对这个不足,文章引入樽海鞘群算法对其进行优化,提出了樽海鞘群算法优化的概率神经网络(SSA-PNN)的主轴装置故障诊断。实验表明,SSA-PNN与遗传算法、BP神经网络相比,能够更加准确、快速地进行分类,实现对矿井提升机主轴装置案例已知故障的有效诊断。
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关键词
ssa-pnn
矿井提升机
主轴装置
故障诊断
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职称材料
基于SSA-PNN算法的配电网的故障判别方法研究
被引量:
1
2
作者
杨旭冬
李丁
+1 位作者
邹帅
何艺萌
《信息与电脑》
2021年第20期19-21,25,共4页
本文针对配电网短路故障后的故障类型进行准确分类,提出一种基于麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSAPNN)分类器的故障分类方法。通过小波变换的离散小波分解提取故障后线路上三相电流以及零序电流的暂态高频分量,建立用于区分不同故障类...
本文针对配电网短路故障后的故障类型进行准确分类,提出一种基于麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSAPNN)分类器的故障分类方法。通过小波变换的离散小波分解提取故障后线路上三相电流以及零序电流的暂态高频分量,建立用于区分不同故障类型的4个故障特征量。将4个故障特征量作为输入值,进行分类器的训练,能准确识别故障类别。
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关键词
配电网故障
小波变换
ssa-pnn
故障分类
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职称材料
基于ESMD和SSA-PNN的电能质量扰动信号识别分类
被引量:
1
3
作者
孙玉杰
张占强
+1 位作者
孟克其劳
吕晓圆
《现代电子技术》
2022年第14期108-114,共7页
针对传统概率神经网络(PNN)分类器中平滑因子依靠人工经验赋值,导致电能质量扰动信号识别分类精度不高的问题,文中提出一种基于极点对称模态分解和麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSA-PNN)的电能质量扰动信号识别分类方法。首先,添加含...
针对传统概率神经网络(PNN)分类器中平滑因子依靠人工经验赋值,导致电能质量扰动信号识别分类精度不高的问题,文中提出一种基于极点对称模态分解和麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSA-PNN)的电能质量扰动信号识别分类方法。首先,添加含噪声的电能质量扰动信号;其次,利用极点对称模态分解算法对扰动信号进行分解,得到不同频率的本征模态函数;再根据原信号与本征模态函数分量的相关系数选取有代表性的分量,对代表性分量提取能量值和样本熵并将其作为特征向量;最后,创新性地利用麻雀搜索算法优化概率神经网络中的平滑因子,寻找最优平滑因子构建SSA-PNN分类器,将特征向量输入传统PNN分类器和SSA-PNN分类器中进行识别分类。仿真结果表明,相较于传统PNN分类器,SSAPNN分类器的准确率较高,可为电能质量扰动信号识别分类提供一种新的解决方案。
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关键词
电能质量扰动信号
极点对称模态分解
本征模态函数
麻雀搜索算法
概率神经网络
平滑因子
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职称材料
题名
基于SSA-PNN的矿井提升机主轴装置故障诊断
被引量:
1
1
作者
孙铭阳
机构
黑龙江科技大学电气与控制工程学院
出处
《无线互联科技》
2019年第9期139-141,144,共4页
基金
黑龙江科技大学研究生创新科研资金项目
项目编号:YJSCX2018-109HKD
文摘
对于矿井提升机来说,主轴装置是其核心,它能否正常运行关系着整个矿井提升机的工作进程,应用概率神经网络可以有效地进行矿井提升机的故障诊断,但是传统概率神经网络存在平滑因子具有主观性的缺点。针对这个不足,文章引入樽海鞘群算法对其进行优化,提出了樽海鞘群算法优化的概率神经网络(SSA-PNN)的主轴装置故障诊断。实验表明,SSA-PNN与遗传算法、BP神经网络相比,能够更加准确、快速地进行分类,实现对矿井提升机主轴装置案例已知故障的有效诊断。
关键词
ssa-pnn
矿井提升机
主轴装置
故障诊断
Keywords
ssa-pnn
mine hoist
spindle device
fault diagnosis
分类号
TD633 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于SSA-PNN算法的配电网的故障判别方法研究
被引量:
1
2
作者
杨旭冬
李丁
邹帅
何艺萌
机构
华北水利水电大学电力学院
出处
《信息与电脑》
2021年第20期19-21,25,共4页
文摘
本文针对配电网短路故障后的故障类型进行准确分类,提出一种基于麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSAPNN)分类器的故障分类方法。通过小波变换的离散小波分解提取故障后线路上三相电流以及零序电流的暂态高频分量,建立用于区分不同故障类型的4个故障特征量。将4个故障特征量作为输入值,进行分类器的训练,能准确识别故障类别。
关键词
配电网故障
小波变换
ssa-pnn
故障分类
Keywords
distribution network fault
wavelet transform
ssa-pnn
fault classification
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于ESMD和SSA-PNN的电能质量扰动信号识别分类
被引量:
1
3
作者
孙玉杰
张占强
孟克其劳
吕晓圆
机构
内蒙古工业大学信息工程学院
内蒙古工业大学能源与动力工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第14期108-114,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51467016)
内蒙古自治区自然科学基金面上项目(2015MS0618)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY080)。
文摘
针对传统概率神经网络(PNN)分类器中平滑因子依靠人工经验赋值,导致电能质量扰动信号识别分类精度不高的问题,文中提出一种基于极点对称模态分解和麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSA-PNN)的电能质量扰动信号识别分类方法。首先,添加含噪声的电能质量扰动信号;其次,利用极点对称模态分解算法对扰动信号进行分解,得到不同频率的本征模态函数;再根据原信号与本征模态函数分量的相关系数选取有代表性的分量,对代表性分量提取能量值和样本熵并将其作为特征向量;最后,创新性地利用麻雀搜索算法优化概率神经网络中的平滑因子,寻找最优平滑因子构建SSA-PNN分类器,将特征向量输入传统PNN分类器和SSA-PNN分类器中进行识别分类。仿真结果表明,相较于传统PNN分类器,SSAPNN分类器的准确率较高,可为电能质量扰动信号识别分类提供一种新的解决方案。
关键词
电能质量扰动信号
极点对称模态分解
本征模态函数
麻雀搜索算法
概率神经网络
平滑因子
Keywords
PQD signal
ESMD
intrinsic mode function
SSA
PNN
smoothing factor
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-PNN的矿井提升机主轴装置故障诊断
孙铭阳
《无线互联科技》
2019
1
下载PDF
职称材料
2
基于SSA-PNN算法的配电网的故障判别方法研究
杨旭冬
李丁
邹帅
何艺萌
《信息与电脑》
2021
1
下载PDF
职称材料
3
基于ESMD和SSA-PNN的电能质量扰动信号识别分类
孙玉杰
张占强
孟克其劳
吕晓圆
《现代电子技术》
2022
1
下载PDF
职称材料
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