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基于ANN的变电站故障诊断系统及其容错性
引用本文:刘应梅,杨宛辉,章健,许珉,孔斌. 基于ANN的变电站故障诊断系统及其容错性[J]. 电力系统保护与控制, 2000, 28(9): 19-22
作者姓名:刘应梅  杨宛辉  章健  许珉  孔斌
作者单位:郑州工业大学电气信息学院,河南 郑州 450002
摘    要:介绍了基于人工神经网络 (ANN)方法的变电站故障诊断的系统 ,并对其容错性进行了研究 ,该系统充分利用人工神经网络所具有的强大的学习能力及高度的容错性等特点 ,实现对变电站故障元件的诊断。仿真结果表明 ,本系统不仅能在输入信息正确的条件下准确地诊断出故障元件 ,而且在输入信息不完整或少部分信息错误的情况下 ,仍能给出满意的诊断结果。

关 键 词:神经网络   故障诊断   容错性
修稿时间:2000-01-06

Fault diagnosis system for substation based on artificial neural network and its robustness
Abstract:A system of fault diagnosis for substation based on Artificial Neural Network is introduced in the paper. It takes advantage of the powerful robustness and learning of Artificial Neural Network to diagnose the fault component in the substation. The simulation results show that the system can exactly diagnose the fault component when the input information is correct ,even if the input information is not complete or some is wrong,the diagnosis result is still accurate.Compared to other AI motheds,the fault diagnosis based on neural network has better robustness and extrapolation.
Keywords:artificial neural network  fault diagnosis  robustness
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