小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用
本文提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法。该方法首先利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,然后以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化。最后,引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价。通过试验分析结果表明了该方法的有效性,并且改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能。
小波包能谱熵 高压断路器 神经网络 振动信号 遗传算法
邓帮飞 陈伟根
重庆电力科学试验研究院重庆市,渝北区,401123 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆大学,重庆市沙坪坝区,400044
国内会议
重庆
中文
595-599
2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）