基于RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断

摘要

为诊断高压断路器操作机构故障,分析高压断路器机构故障时的分合闸线圈电流,本文通过提取时间和电流特征参数,对故障特征参数进行相对归一化处理后输入RBF神经网络,建立基于果蝇—粒子群混合算法的高压断路器RBF神经网络模型,用于高压断路器操作机构故障识别.以MATLAB为实验平台,通过训练样本和测试样本的仿真分析,得出RBF神经网络的输出结果与期望输出一致,实验验证该方法能有效实现高压断路器机构故障诊断,且诊断速度快、准确率高,具有较为广阔的应用前景.