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针对概率神经网络(PNN)及遗传算法(GA)在变压器内部故障诊断中存在的不足,提出了一种基于粒子群算法(PSO)改进径向基概率神经网络(RBPNN)的故障诊断方法。首先,引入RBPNN,选取反向传播作为学习算法以及油中溶解气体含量比值作为故障特征量。然后,由于该模型受网络结构和初值影响较大,故拟用GA、PSO和改进的PSO对网络优化并测试。通过对比分析,得出改进的PSO在确定拓扑结构、降低误差精度、加快收敛速度和提高预测准确度上更占优势的结论,同时证明了所提方法在故障诊断中的正确性和可行性。 相似文献
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使用永磁同步发电机(PMSG)的直驱风电系统目前发展很快,PMSG的控制对系统性能非常重要,其中无速度传感器控制也受到了广泛关注。为推进此一技术,采用单位功率因数控制方法控制永磁同步发电机以降低永磁直驱风电系统变流器的功率等级;采用基于锁相环的无速度传感器控制策略对电机转速和相位进行观测。实验结果表明在永磁直驱风电系统中,单位因数控制可以有效降低变流器容量,无速度传感器控制可以替代常规编码器参与控制并获得良好效果,从而证实了所采用的单位因数控制和无速度传感器控制策略的有效性。 相似文献
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