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中国电机工程学报 2007, 27(3) 95-99 DOI:
ISSN: 0258-8013 CN: 11-2107/TM |
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| 电机电工 |
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高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法 |
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王小华 荣命哲 吴翊 刘定新 |
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西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 |
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摘要：
高压断路器是电力系统关键设备之一，对其进行快速故障诊断对于事故发生后快速寻找故障发生的原因，解决事故源，确保电力系统迅速恢复正常运行有重要的意义。通过改进广义径向基人工神经网络(RBF)算法，使其具有快速故障诊断和网络自更新能力，并应用于断路器在线故障诊断专家系统。专家系统通过神经网络处理在线监测装置传送的故障数据，得到故障类型编码，利用该编码通过正向推理从知识库中找出对应的故障类型，并给出合理的故障解决办法。同时，利用神经网络的自更新能力和与专家系统的配合，专家系统还具有新知识的获取能力。 |
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关键词：
高压断路器
专家系统
神经网络
故障诊断
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Method of Quick Fault Diagnosis and New Knowledge Obtainment for High Voltage Circuit Breaker Expert System |
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Abstract:
High voltage circuit breaker is one of the key parts of power system, quick fault diagnosis of circuit breaker is of important to the quick discover of the fault cause, solve the fault source, and make sure the rapidly recovery of power system. In this paper, an improved algorithm of general radial basis function neural network(RBFNN) is introduced, based on improved algorithm, the neural network realizes quick fault diagnosis and self-refresh of neural network, and the neural network is applied to the on-line fault diagnosis expert system. The expert system deal with the fault data that sent from on-line monitoring equipment by using neural network, and can discover the fault type and give reasonable solution by forward reasoning. Meanwhile, the expert system has the ability of achieving new knowledge based on the application of self-refresh ability of RBF neural network. |
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Keywords:
high voltage circuit breaker
expert system
artificial neuron model
fault diagnosis
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收稿日期 2005-10-09 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期 |
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DOI: |
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基金项目:
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通讯作者: 王小华 |
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作者简介: |
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作者Email: cslgwxh@163.com |
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| 参考文献： |
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