动量BP神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用  

Application of Momentum BP Neural Network in the Fault Diagnosis of High Voltage Electric Power Metering System

作　　者：张月阳[1] 赵建军[1] 梁威[1] 

机构地区：[1]河南大学先进控制与智能信息处理研究所,河南开封475004

出　　处：《河南大学学报（自然科学版）》2015年第1期21-24,共4页Journal of Henan University:Natural Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61174112)

摘　　要：利用BP神经网络自适应性强的优势,将动量BP神经网络应用于高压电力计量系统故障诊断中.对计量系统的7个运行参数提取故障信息作为网络的输入值,以4位二进制数表示正常情况和7种主要故障类型,用采集得到的样本对网络进行训练及测试,结果表明,动量BP神经网络模型对高压电力计量系统故障有很好的辨识和诊断效果.With the advantage of strong self adaptation,momentum BP neural network is applied to the fault diagnosis of high voltage electric power metering system.Firstly,we extract information of the 7 operation parameters of metering system as input values of the neural network,and use 4-bit binary number to represent the normal circumstance and 7 main fault types,then we collect samples to train and test BP network,The results show that the momentum BP network model can effectively diagnose the fault of high voltage electric power metering system.

关 键 词：高压电力计量系统 故障诊断 BP神经网络 采集样本 

分 类 号：TP206[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]