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Application of a radial basis function (RBF) neural network forfault diagnosis in a HVDC system

机译:径向基函数神经网络故障诊断在高压直流输电系统中的应用

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摘要

The application of a radial basis function (RBF) neural networkn(NN) for fault diagnosis in an HVDC power system is presented in thisnpaper. To provide a reliable pre-processed input to the RBF NN, a newnpre-classifier is proposed. This pre-classifier consists of an adaptivenfilter (to track the proportional values of the fundamental and averagencomponents of the sensed system variables), and a signal conditionernwhich uses an expert knowledge base (KB) to aid the pre-classificationnof the signal. The proposed method of fault diagnosis is evaluated usingnsimulations performed with the EMTP package
机译:本文介绍了径向基函数神经网络(RBF)在高压直流输电系统故障诊断中的应用。为了给RBF NN提供可靠的预处理输入,提出了一种新的预处理器。该预分类器包括一个自适应滤波器(用于跟踪感测到的​​系统变量的基本分量和平均分量的比例值)和一个信号调节器,该信号调节器使用专家知识库(KB)来辅助信号的预分类。使用EMTP软件包进行的仿真评估了所提出的故障诊断方法

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