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无刷励磁同步发电机旋转整流器故障的模糊神经网络诊断 被引量:13

Diagnosis of fuzzy neural network for rotating rectifier faults of generators with brushless excitation
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摘要 模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络相结合而构成的 ,具备模糊技术和神经网络技术的优点 ,应用于电力系统故障诊断中 ,是一种使用方便的人工智能处理系统。基于模糊神经网络对无刷励磁同步发电机旋转整流器故障诊断进行研究。经过训练后的模糊神经网络 ,在对旋转整流器故障进行诊断时 。 Fuzzy neural network, which is a convenient artificial intelligent processing system, is made up of fuzzy logic and neural network.It has the merits of fuzzy technology and neural network technology.So this kind of diagnosis system can be used widely in diagnosing fault in power system.The fuzzy neural network of detecting the fault conditions of rotating rectifiers in synchronous generators with brushless excitation is studied in this paper.The paper introduces how to use the fuzzy neural network recognizing the faults to construct the diagnosis model so that the ability of diagnosing the faults has been increased effectively.
作者 刘念 谢驰
出处 《继电器》 CSCD 北大核心 2003年第8期8-11,共4页 Relay
关键词 无刷励磁同步发电机 旋转整流器 故障 模糊神经网络 人工智能 brushless excitation rectifier fault fuzzy neural network
  • 相关文献

参考文献4

  • 1王士同编著..模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计[M].上海:上海科学技术文献出版社,1998:380.
  • 2达夫勒P J 得曼J 姜建国 史家燕 译.电机的状态监测[M].北京:水利电力出版社,1992.. 被引量:1
  • 3E1-Sharkawi M A, Marks R J. Location of Winding Shorts Using Fuzzified Neural Networks[ J]. IEEE Trans. On Energy Conversion, March 1995,10(1) : 140-146. 被引量:1
  • 4Wood J W, Hindmarch R T. Rotor Winding Short Detection[J]. IEEE Proceedings, 1986,133(33) : 181-189. 被引量:1

同被引文献88

引证文献13

二级引证文献63

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