文献类型：期刊文章

作　　者：余锋[1] 许开熙[1] 黄俊[1] 黄涛[1] 汪继刚[1]

Yu Feng;Xu Kaixi;Huang Jun;Huang Tao;Wang Jigang(State Grid Xiaogan Power Supply Company,Xiaogan 432000,China)

机构地区：[1]国网孝感供电公司,孝感432000

出　　处：《真空科学与技术学报》

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：3

起止页码：249-253

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD_E2019_2020、EI、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、核心刊

摘　　要：为诊断与分析高压断路器故障,本文提出了基于BP神经网络的高压断路器故障诊断方法。该方法利用高压断路器典型分合闸线圈电流-时间曲线,能反映其机械故障状况的特点,将仿真输出数据与故障编码比较获得诊断结果。该方法只需一组完整的故障数据作为网络的训练和测试输入,就能够诊断出高压断路器操动机构是否出现异常情况,以及确定出现故障的类型。本文以MATLAB2014b为试验平台,用实际数据作为训练样本和测试样本进行仿真分析,其输出结果与期望输出一致,验证了该方法是一种有效的高压断路器故障诊断方法,具有广阔的应用前景。

关 键 词：高压断路器 机械故障 BP神经网络 故障诊断

分 类 号：TM561] TP18]