【摘 要】
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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
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,天正集团有限公司
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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。
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