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首页 > 期刊 > 上海电机学院学报 > 基于自组织映射神经网络对低压断路器的故障诊断 【正文】

基于自组织映射神经网络对低压断路器的故障诊断

作者:张梦成; 迟长春 上海电机学院电气学院; 上海201306

摘要:基于低压断路器在低压成套开关电器中的重要地位和易发故障的特点,以低压断路器为例,通过自组织映射神经网络算法对其工作状态进行诊断分类。该算法高度自组织和自学习能力适用于小样本训练,将其应用于低压断路器的故障诊断,以输出层处的输出神经元所处位置判断故障类型。通过仿真实验的验证分析,该方法可对低压断路器常见机械故障进行有效诊断。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社。

上海电机学院学报杂志

上海电机学院学报杂志, 双月刊,本刊重视学术导向,坚持科学性、学术性、先进性、创新性,刊载内容涉及的栏目:机电工程、计算机技术、经济与管理工程等。于1987年经新闻总署批准的正规刊物。

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