计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (31): 216-219.
李国胜1,王炼红1,戴瑜兴1,王兴仙2
LI Guosheng1, WANG Lianhong1, DAI Yuxing1, WANG Xingxian2
摘要: 针对电机保护只在被测参数达到或者超过设定动作阈值才动作,缺乏预测控制能力,设计了一种基于粒子群的径向神经网络。利用小波变换的时频分解能力、优异的奇异检测能力进行故障特征分量的提取;用粒子群算法和径向神经网络配合优化权重,从而使网络收敛快,训练时间短。通过电动机故障进行仿真实验,结果表明PSO-RBF神经网络实现了对故障的识别。