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！
【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】:
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【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(
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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 论文代写
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