小波熵 matlab|基于小波神经网络和特征熵的高压断路器故障诊断研

时间：2015-02-01 15:04:53 作者：戴月；

本文作者：戴月；成功正常投稿发表论文到《电气应用》2014年22期,引用请注明来源400期刊网！

如果您需要快速发表论文服务，请联系在线编辑！

【摘要】：作为电力系统的一种重要设备,高压断路器的故障诊断一直是研究中的重点。针对传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,提出了一种基于小波神经网络的高压断路器故障诊断方法。首先利用特征熵方法提取振动信号的特征值,然后利用小波神经网络进行分类识别。同时还给出了一种小波神经网络的改进方法,提高了其收敛速度。实验结果表明,相比较于传统神经网络,改进的小波神经网络训练速度更快,分类准确率更高,对于高压断路器的故障诊断效果更佳。
【论文正文预览】：作为电力系统的一种重要设备,高压断路器的故障诊断一直是研究中的重点。针对传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,提出了一种基于小波神经网络的高压断路器故障诊断方法。首先利用特征熵方法提取振动信号的特征值,然后利用小波神经网络进行分类识别。同时还给出了
【文章分类号】：TM561;TP18
【稿件关键词】：小波神经网络特征熵高压断路器故障诊断
【参考文献】:

张伟;师奕兵;周龙甫;卢涛;;基于改进粒子群算法的小波神经网络分类器[J];仪器仪表学报;2010年10期
曾晓林;薛建辉;洪刚;;粒子群优化神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用[J];电网与清洁能源;2010年06期
郭旭刚;孔龙飞;王苏敬;;基于神经网络的地铁牵引整流器直接功率控制算法研究[J];铁道机车车辆;2014年05期
何国权;;输配电线路维护与管理探析[J];中国科技信息;2012年07期
张福民;曲兴华;孟宪伟;周松;李文婷;叶声华;;一种机械寿命实验设计方法与精度分析[J];仪器仪表学报;2007年07期
孙建平;王逢瑚;胡英成;;基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测[J];仪器仪表学报;2011年02期
赵浣萍;徐伟栋;厉力华;刘伟;张娟;;一种基于改进型Multi-Agent多分类器融合的乳腺钼靶肿块分类算法[J];仪器仪表学报;2011年09期
唐小洪;王宏华;;基于单神经元PID控制器的异步电动机软启动器仿真[J];机械制造与自动化;2011年05期
王秋生;杨浩;袁海文;;基于粒子群优化的数字多频陷波滤波器设计[J];仪器仪表学报;2012年07期
曹春红;王利民;赵大哲;张斌;;基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解[J];仪器仪表学报;2012年09期
常广;王毅;王玮;;采用振动信号零相位滤波时频熵的高压断路器机械故障诊断[J];中国电机工程学报;2013年03期
王淑红;王旭平;熊光煜;;动圈式永磁直线振动电机的静动态分析[J];微特电机;2006年01期
孟永鹏,贾申利,荣命哲;短时能量分析法在断路器机械状态监测中的应用[J];西安交通大学学报;2004年12期
吴振升;王玮;黄梅;杨学昌;;基于相空间重构的高压断路器振动信号特征分析[J];现代电力;2006年01期
冯奇峰,李言;改进粒子群优化算法在工程优化问题中的应用研究[J];仪器仪表学报;2005年09期
金瑜;陈光福;刘红;;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断[J];仪器仪表学报;2007年09期
胡晓光,戴景民,纪延超,于文斌;基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断[J];中国电机工程学报;2001年05期
桂中华,韩凤琴;小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2005年04期
马强,荣命哲,贾申利;基于振动信号小波包提取和短时能量分析的高压断路器合闸同期性的研究[J];中国电机工程学报;2005年13期
方红庆,沈祖诒;基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化[J];中国电机工程学报;2005年22期
孙来军;胡晓光;纪延超;;一种基于振动信号的高压断路器故障诊断新方法[J];中国电机工程学报;2006年06期

【稿件标题】：小波熵 matlab|基于小波神经网络和特征熵的高压断路器故障诊断研究
【作者单位】：武汉交通职业学院;
【发表期刊期数】：《电气应用》2014年22期
【期刊简介】：《电气应用》的前身系《电工技术杂志》，创刊于1982年，是国家新闻出版署正式批准注册，国内外公开出版发行的国家正式科技期刊。被《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录；被认定为《中国科学引文数据库》来源期刊;万方数据-数字化期刊群全文......更多电气应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/3058/)投稿信息
【版权所有人】：戴月；

相关专题：全国主体功能区规划安徽师范大学学报