基于SF6气体分解物的电气设备故障诊断系统

摘要：

本文提出一种基于气体分解物的电气设备故障诊断系统的研究，采用小波神经网络的故障诊断方法，介绍系统的软硬件组成与实现，并通过与其他方法的比较以突出本方法的优越性。同时将良好的软硬协同应用于电气设备故障诊断中，分析气体分解物的含量并做出电气设备的故障判断与对故障的预测。最后，给出实验数据证明故障诊断系统的可靠性和实用性。

关键词： 故障诊断 电气设备 小波变换 神经网络

作者: 孙世广 宁鑫 李大柱

作者单位: 北京仪能科思科技发展有限公司北京 100085 沈阳超高压局 沈阳 110003

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国输变电设备状态检修技术交流研讨会

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 124-131

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）