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用HCM聚类算法RBF网络诊断输电线路故障
引用本文:姜惠兰,关颖,刘飞,徐建强.用HCM聚类算法RBF网络诊断输电线路故障[J].高电压技术,2005,31(6):81-84.
作者姓名:姜惠兰  关颖  刘飞  徐建强
作者单位:天津大学电气与自动化工程学院,天津300072;大庆石油管理局,大庆163000
基金项目:天津大学留学回国人员基金资助项目(200447)
摘    要:在分析高压输电线路故障诊断方法的基础上,利用径向基函数(RBF)网络适于求解模式识别问题的优势,建造了基于RBF网络的高压输电线路故障诊断模型结构,来实现高压输电线路的故障诊断。同时采用基于优化原理的HCM算法实现聚类过程,来确定RBF网络的隐含层节点数,使网络的利用效率较高。仿真分析及容错性测试结果表明,该法能有效地实现高压输电线路系统的故障诊断,且在网络的训练速度及对畸变输入信息的容错能力方面都优于传统的BP神经网络(BPNN),对实时信息处理系统有一定适用性。

关 键 词:高压输电线路  RBF网络  故障诊断  HCM聚类算法
文章编号:1003-6520(2005)06-0081-04
修稿时间:2005年3月2日

Transmission Line Fault Diagnosis Based on RBF Network with HCM Clustering Algorithm
JIANG Huilan,Guan Ying,LIU Fei,Xu Jianqiang.Transmission Line Fault Diagnosis Based on RBF Network with HCM Clustering Algorithm[J].High Voltage Engineering,2005,31(6):81-84.
Authors:JIANG Huilan  Guan Ying  LIU Fei  Xu Jianqiang
Affiliation:JIANG Huilan1,GUAN Ying1,LIU Fei1,XU Jianqiang2
Abstract:
Keywords:high voltage transmission line  RBF network  fault diagnosis  HCM clustering algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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