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基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法
基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法
小波分析,神经网络,井下电缆故障测距
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基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法
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一种井下配电网故障测距方法
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针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法
基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究
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井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法
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为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法。该方法通过补充总体平均经验模态分解提取双端故障行波线模分量的固有模态函数,利用基于瞬时频率突变和模极大值的奇异性检测原理进行行波波头标定,从而实现故障点定位。通过在PSCAD/EMTD
基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法
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针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。
基于多小波的煤矿井下动力电缆故障定位研究
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针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿...
基于小波神经网络技术的井下瓦斯传感器故障诊断分析.pdf
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井下电缆在线故障选线及定位方法研究
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该方法利用供电系统单相接地故障时暂态零序无功功率在选线频带内的极性选出故障线路,利用有些频带的暂态高频信号与故障距离成一定映射关系的特点,将不同条件下发生故障时得到的系统母线零序电压和线路零序电流作为...
基于小波神经网络技术的井下瓦斯传感器故障诊断分析
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以瓦斯传感器故障诊断为研究对象,利用小波包分解算法分析了瓦斯传感器故障信号、提取了相关特征,并基于这些特征,采用扩展滤波算法训练神经网络。兖州集团王庄煤矿的100组瓦斯检测数据验证了该技术的有效性和准确性,...
电子政务-基于IEEE1588的井下电缆故障定位方法及系统.zip
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基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法的研究.doc
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论文研究-基于小波分析的电缆故障点检测的研究 .pdf
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基于小波分析的电缆故障点检测的研究,高俊山,高嵩,随着城市对电力电缆使用率的不断提高,对电缆运行的可靠程度以及电缆的故障点检测定位分析也就尤为重要,通过研究局部放电脉冲信
狼群算法优化BP神经网络的电缆故障测距算法 1
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摘要:故障信号频率分量的提取精度与故障测距的精度有很大的关系.针对这一问题,采用向后预测Prony算法提取故障电压信号的固有频率作为样本 ,应用狼群算法优化 B
基于小波神经网络的超宽带测距优化方法研究.pdf
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高压电缆故障分析与检测方法
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基于小波分析的采煤机的故障诊断研究
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煤矿井下电力电缆故障分析及探测技术应用
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基于Elman神经网络的煤矿井下电网故障选线研究
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为了解决煤矿井下电网发生单相接地故障时的选线问题,将Elman神经网络引入故障选线领域,根据故障与非故障线路零序电流中谐波电流含量不同的特征,选出故障线路。采用零序电流中的三次、五次、七次谐波电流含量构成特征...
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