1、“.....故障的模式分类就是根据给定的征兆,实现征兆集到故障集之间的映射过程。基于的故障诊断模型故障诊断模型就是根据给定的故障征兆,实现故障征兆集到故障模式集之间映射的过程。进行高压断路器诊断时,首先要从分合闸线圈电流中提取相关。通过分析铁芯的运动过程,分闸线圈电流可以分为个阶段。第阶段,在时刻线圈开始通电,直到线圈中的电流和磁通增加到足以驱动铁芯运动时,即时刻,铁芯开始动作,此阶段电流呈指数规律增大,铁芯保持静止。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断原断路器诊断时,首先要从分合闸线圈电流中提取相关的特征参数作为故障征兆,然后利用得出故障模式。其诊断模型如图所示。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断原稿。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型作为种自适应的模式识别技术,并不基于概率神经网络的高压断路器故障诊断原稿康。供电系统中高压断路器故障优化诊断仿真......”。

2、“.....万杰枫。高压断路器实时监测安全运行预警系统设计与研究。东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映季秋谣。高压断路器在线监测与故障智能诊断技术研究。东南大学,杨凌霄,朱亚丽。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断。电力系统保护与控制,谢文靖,李鹏,李海燕,曹敏,王达达,张少泉。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型。江南大学学报自然限度地利用故障的先验知识,具有很高的诊断准确度。结束语综上所述,基于概率神经网络的高压断路器故障诊断对实现断路器的良好运行具有重要的作用。因此要进步提高和完善基于概率神经网络的高压断路器故障诊断,这样才能促进断路器的不断发展。参考文献王婷,刘良好运行具有重要的作用。因此要进步提高和完善基于概率神经网络的高压断路器故障诊断,这样才能促进断路器的不断发展。参考文献王婷,刘惠康......”。

3、“.....计算机仿真,万杰枫。高压断路器实时监测安全运行预警系统设计与研究。算才能得到,而且网络可能出现学习算法收敛速度慢和陷入局部极小值等问题。而不需要确定隐含层和隐含层节点数,建模相对简单,网络经建立就能够使用,只需建立网络的时间,效率很高,不存在收敛性和陷入局部极小值的问题。总获得优化东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映射神经网络的高压断路器故障诊断。电气应用,付超。高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究。河北工业大学第阶段,此阶段电流接近于稳态。第阶段,电流的开断阶段,此时段辅助开关断开,然而在辅助开关的触头间产生电弧并被拉长,电弧电压迅速升高,迫使电流迅速下降,直至电弧熄灭。的高压断路器的故障诊断的优势基于的高压断路器的故障诊断用......”。

4、“.....它是由大量简单的处理单元称为神经元,通过广泛的互相连接而形成的复杂网络系统。神经网络具有学习能力,可以根据电气设备的正常历史数据训练,将训练结果信息与当前测量数据进行比较与控制,谢文靖,李鹏,李海燕,曹敏,王达达,张少泉。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型。江南大学学报自然科学版,肖翼。基于改进型支持向量机的高压断路器故障诊断技术研究。首都师范大学,谢文靖。高压断路器智能故障诊断方法研究。云南大学科学版,肖翼。基于改进型支持向量机的高压断路器故障诊断技术研究。首都师范大学,谢文靖。高压断路器智能故障诊断方法研究。云南大学,。基于的故障诊断模型故障诊断模型就是根据给定的故障征兆,实现故障征兆集到故障模式集之间映射的过程。进行高东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华......”。

5、“.....电气应用,付超。高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究。河北工业大学康。供电系统中高压断路器故障优化诊断仿真。计算机仿真,万杰枫。高压断路器实时监测安全运行预警系统设计与研究。东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映网络经建立就能够使用,只需建立网络的时间,效率很高,不存在收敛性和陷入局部极小值的问题。总获得优化解,诊断准确率高。网络的分类规则没有确定的解释,缺乏透明度。而是基于最小风险准则高压断路器进行分类的,可以最基于概率神经网络的高压断路器故障诊断原稿以确定故障。同时它具有滤除噪声的能力,这使其能在噪声环境中有效地在线监测及诊断。第阶段,铁芯在时刻停止运动,线圈电流又呈指数规律增大,此阶段是高压断路器的触头在传动系统的带动下进行分合闸的过程,时刻前后触头开始运动,辅助接点在时刻切康......”。

6、“.....计算机仿真,万杰枫。高压断路器实时监测安全运行预警系统设计与研究。东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映其发生故障的概率也逐渐上升。即使是熟练工程师,面对日趋复杂的设备内部电气结构,也难以迅速分析及判别其故障原因。与此同时,涌现出的各种智能算法专家系统等,为设备诊断问题提供了可行的方案。其中,神经网络以其特有优势在电气设备故障诊断中发挥了重要作电弧电压迅速升高,迫使电流迅速下降,直至电弧熄灭。的高压断路器的故障诊断的优势基于的高压断路器的故障诊断在诊断速度和诊断准确率方面都优于网络。通过采用和网络对高压断路器的故障诊断进行仿真可知,具有以下优势,。第阶段,铁芯在时刻停止运动,线圈电流又呈指数规律增大,此阶段是高压断路器的触头在传动系统的带动下进行分合闸的过程......”。

7、“.....辅助接点在时刻切断。关键词高压断路器机械故障概率神经网络近年来,随着电气设备复杂度的增加东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映射神经网络的高压断路器故障诊断。电气应用,付超。高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究。河北工业大学射神经网络的高压断路器故障诊断。电气应用,付超。高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究。河北工业大学,季秋谣。高压断路器在线监测与故障智能诊断技术研究。东南大学,杨凌霄,朱亚丽。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断。电力系统保限度地利用故障的先验知识,具有很高的诊断准确度。结束语综上所述,基于概率神经网络的高压断路器故障诊断对实现断路器的良好运行具有重要的作用。因此要进步提高和完善基于概率神经网络的高压断路器故障诊断,这样才能促进断路器的不断发展。参考文献王婷......”。

8、“.....通过采用和网络对高压断路器的故障诊断进行仿真可知,具有以下优势训练过程简单,收敛速度快。网络结构和模型的确定比较复杂,特别是隐含层单元的选取没有确定性法则,需要根据经验反复练过程简单,收敛速度快。网络结构和模型的确定比较复杂,特别是隐含层单元的选取没有确定性法则,需要根据经验反复试算才能得到,而且网络可能出现学习算法收敛速度慢和陷入局部极小值等问题。而不需要确定隐含层和隐含层节点数,建模相对简单,基于概率神经网络的高压断路器故障诊断原稿康。供电系统中高压断路器故障优化诊断仿真。计算机仿真,万杰枫。高压断路器实时监测安全运行预警系统设计与研究。东南大学,杜彦镔。基于神经模糊网的高压断路器故障诊断研究。山东科技大学,张好勇,张东亮,高树军,张华。基于自组织特征映特征参数作为故障征兆,然后利用得出故障模式。其诊断模型如图所示......”。

9、“.....第阶段,此阶段电流接近于稳态。第阶段,电流的开断阶段,此时段辅助开关断开,然而在辅助开关的触头间产生电弧并被拉长,限度地利用故障的先验知识,具有很高的诊断准确度。结束语综上所述,基于概率神经网络的高压断路器故障诊断对实现断路器的良好运行具有重要的作用。因此要进步提高和完善基于概率神经网络的高压断路器故障诊断,这样才能促进断路器的不断发展。参考文献王婷,刘。基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型作为种自适应的模式识别技术,并不需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数,它通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域,其故障模式识别首先利用故障样本对进行训练,以确定网络的结构和参数。要预先给出有关模式的经验知识和判别函数,它通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域,其故障模式识别首先利用故障样本对进行训练,以确定网络的结构和参数。训练完毕后,故障的模式分类就是根据给定的征兆......”。