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基于T-S模型的模糊神经网络局部放电模式识别方法

何兰香  
【摘要】: 局部放电是评定高压电器设备绝缘老化程度的重要参数。高压电器设备运行的可靠性在很大程度上取决于其绝缘的可靠性,因此局部放模式识别方法的研究在高压电器设备的在线监测和故障诊断中具有实际意义。 本文在参阅大量的国内外文献后,将模糊逻辑和神经网络有机地结合,汇集各自的优点从而得到一个更为有效的模式识别方法——模糊神经网络,并将模糊神经网络应用于局部放电模式识别。首先设计制作了三种放电模型模拟不同电场分布下的局部放电情况,并采集局部放电实验数据;分析研究了基于T-S模型的模糊神经网络拓扑结构,首次将基于T-S模型的模糊神经网络应用于局部放电模式识别,并对比了选取不同的隶属度函数等参数下的模式识别结果,以寻求最佳网络结构。其次综合局部放电信号特点和模糊神经网络自身特性,分别提取了局部放电信号的分形特征和原始特征作为模糊神经网络输入特征量。与此同时,分别设计了模糊系统聚类法和模糊等价矩阵法两种模糊网络模式识别方法对局部放电信号进行识别,作为局部放电模式识别对比实验。 基于T-S模型的模糊神经网络克服了神经网络和专家系统的局限性,将神经网络并行处理、分布存储及自学习、自组织的优点与模糊系统处理不确定性信息方面的优势结合在一起。实验结果表明基于T-S模型的模糊神经网络收敛速度和识别率优于模糊系统聚类法和模糊等价矩阵法。


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