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基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法

摘要

本发明属于故障电弧仿真领域,尤其涉及基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法,包括以下步骤:1)利用串联型故障电弧实验系统进行串联型故障电弧实验;2)计算在不同实验条件下Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数τm、α、PS、β;3)计算初始电弧电导的最优值g0u;4)建立预测Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数和初始电弧电导的最优值的神经网络黑箱模型;5)建立串联型故障电弧的仿真模型,并对故障电弧进行仿真分析。与现有技术相比,本发明可预测不同电路条件下串联型故障电弧数学模型参数,进而建立串联型故障电弧系统仿真模型,为无法进行现场实验条件下对串联型故障电弧进行特征分析及故障诊断开辟了新的思路。

著录项

  • 公开/公告号CN108061832B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁工程技术大学;

    申请/专利号CN201711261914.3

  • 申请日2017-12-04

  • 分类号G01R31/00(20060101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人李运萍

  • 地址 123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号

  • 入库时间 2022-08-23 10:43:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-12

    授权

    授权

  • 2018-06-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/00 申请日:20171204

    实质审查的生效

  • 2018-06-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/00 申请日:20171204

    实质审查的生效

  • 2018-05-22

    公开

    公开

  • 2018-05-22

    公开

    公开

  • 2018-05-22

    公开

    公开

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