| 矿下电缆故障诊断的能量熵和PSO-BP算法 |
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| 引用本文： | 任志玲,张媛媛.矿下电缆故障诊断的能量熵和PSO-BP算法[J].系统仿真学报,2015,27(5). |
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| 作者姓名： | 任志玲 张媛媛 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛,125105 |
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| 摘 要： | 针对煤矿井下配电网馈线发生单相接地等故障时难以解决故障类型辨识的问题,为了保障煤矿安全生产,给出一种基于小波包能量熵结合粒子群优化BP神经网络算法的矿下电缆故障诊断方法.通过Matlab对电缆故障进行了仿真,对采集到的故障电压暂态波形进行3层小波包分解,将故障特征信号按照频率分成8段,按照信息熵理论计算特征熵能量谱,构造子粒子群优化神经网络模型,以信号的能谱熵作为特征输入向量,实现特征熵向量的分类.实验结果表明,该方法用于煤矿井下的电缆故障诊断分析是可行的,能够快速有效的检测出电缆故障.
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| 关 键 词： | 矿用电缆 故障诊断 小波包能量熵 粒子群算法 |
Energy Entropy and Particle Swarm Optimization BP Neural Network of Fault Diagnosis Techniques of Coal Mine Cable |
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| Ren Zhiling,Zhang Yuanyuan.Energy Entropy and Particle Swarm Optimization BP Neural Network of Fault Diagnosis Techniques of Coal Mine Cable[J].Journal of System Simulation,2015,27(5). |
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| Authors: | Ren Zhiling Zhang Yuanyuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mine cable fault diagnosis wavelet packet energy entropy particle swarm |
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