【摘 要】
：
该文将人工神经元网络技术(Artificial Neural Network(ANN))应用于检测中.通过对测量线圈感应电势的分析,ANN能有效地识别发生在旋转整流器上的各种故障.文中采用的是目前
论文部分内容阅读
该文将人工神经元网络技术(Artificial Neural Network(ANN))应用于检测中.通过对测量线圈感应电势的分析,ANN能有效地识别发生在旋转整流器上的各种故障.文中采用的是目前应用最广泛的BP(Back-Propagation)网络.为了提高网络的收敛速度,文中对BP算法作了较大的改进,仿真表明这种改进是有效的,同时,对人工神经元网络的输入特征量的选取、网络结构优化等作了详细的讨论.该文还对无刷同步电机的励磁系统在正常和故障状态下电枢电流、磁势作了一定的理论分析,给出了励磁系统在正常和故障状态下电枢电流、空间谐波合成磁势及其感应电势的数学表达式.通过计算得到了探测线圈中感应电势的各次谐波幅值,证明了理论分析的正确性,并为ANN分析提供了可靠的检测信号.
其他文献
该课题在EMTP基础上开发了一套针对厂用电系统(或配电网)内常见内部过电压的通用计算软件,可以正确模拟电网中各元件和不同接线方式,计算得到过电压的幅值、波形.软件编写贯
该文在全面分析和总结光学电流传感器(OCT)现有技术水平的基础上,针对OCT的实用性能及改进方法进行了全面深入的研究.该文的研究由三部分组成.第一部分测重于OCT基本特性和实
电力系统中所存在的大多数问题的非线性、时变性、模糊性和复杂性为模糊控制、神经网络及遗传算法在其中的应用提供了广泛的前提.该文结合中国的实际情况,针对电力系统中所存
变电站综合自动化是当前电力系统研究的热点.该文介绍了两种比较典型的变电站微机积保护及监控系统:集中式和分布式,并对各自特点进行了系统阐述.为了提高集中式结构的可靠性
该文以提高电力系统的正常运行水平和动态稳定性为目的,针对电力系统运行工况的不断变化、系统参数摄动和系统所受到的外部扰动的不确定性,以及动态变化的快速性等特点,对变
多目标优化问题广泛存在于工程领域中。该类问题的主要特征之一是待优化的各目标间存在着冲突和制约,因而无法像单目标优化问题那样获得唯一的全局最优解。研究一种有效的算法来在各目标之间寻找到一组平衡点,继而用以求解多目标优化问题,具有重大的科学意义和应用价值。随着电磁装置在生产和生活领域中日益广泛的应用,人们对其性能提出了更高的要求。电磁装置的优化设计能够有效提高其工作性能和经济技术指标,随着仿生智能优化
水利水电工程是国家重要的基础设施建设工程,对混凝土施工有高质量要求.但是在以往的施工过程中,由于混凝土施工方法不当,导致水闸、接缝和坝体等部位容易出现施工质量,进而
该文对利用改构提高电力系统暂态稳定水平这一问题展开研究,不仅理论上有新意,而且实用上有价值.
近年来，由于结构简单，反应效率很高且响应速度非常快，表面DBD产生等离子体在航空航天流动控制领域受到了广泛关注。针对目前流动控制驱动对于紧凑型脉冲电源需求，本文旨在研制激