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

机译:径向基函数神经网络在高压直流输电系统故障诊断中的应用

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摘要

The application of a radial basis function (RBF) neural network (NN) for fault diagnosis in an HVDC power system is presented in this paper. To provide a reliable pre-processed input to the RBF NN, a new pre-classifier is proposed. This pre-classifier consists of an adaptive filter (to track the proportional values of the fundamental and average components of the sensed system variables), and a signal conditioner which uses an expert knowledge base (KB) to aid the pre-classification of the signal. The proposed method of fault diagnosis is evaluated using simulations performed with the EMTP package.
机译:提出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,提出了一种新的预分类器。该预分类器包括一个自适应滤波器(用于跟踪检测到的系统变量的基本和平均成分的比例值),以及一个信号调节器,该信号调节器使用专家知识库(KB)来辅助信号的预分类。通过使用EMTP软件包执行的仿真评估了提出的故障诊断方法。

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