神经网络在局部放电模式识别中的实验研究

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神经网络在局部放电模式识别中的实验研究

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毕业论文范文题目：神经网络在局部放电模式识别中的实验研究，论文范文关键词：神经网络在局部放电模式识别中的实验研究
神经网络在局部放电模式识别中的实验研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：局部放电量是评价在线高压电器绝缘状态的最重要技术参数之一。绝缘缺陷和局部放电紧密关联,在线监测高压电器运行状态,实时采集绝缘局部放电信号并对其进行数理分析处理和属性分类,推断、预测绝缘缺陷部位及放电发展程度,可以预报预防事故发生。因此,局部放电模式识别技术的研究和理论探讨具有重要的工程应用价值和学术意义。本（本文此处忽略..）文在参阅大量国内外现有的局部放电模式识别文献基础上,从局部放电产生机理出发,设计了三种局部放电模型——尖对尖电极系统、尖对板电极系统和球对板电极系统。运用现代信号采集和数字处理技术,构建局部放电信号采集系统,通过DSO-2902数据采集装置将局部放电模拟信号转化为数字信号直接输入到计算机。计算机通过自行设计的采集软（略..）件系统对局部放电信号进行操作。为使局部放电信号采集软件系统更具可操作性,采用C++Builder和MATLAB两种语言混合编程。局部放电模式识别分类效果取决于模式特征、分类器拓扑结构和相应算法。本文在综合局部放电特征提取方法、最优特征向量选择理论和模式分类器设计原理的基础上,提出自适应特征提取小波神经网络,（文章此处忽略..）并给出相应拓扑结构和网络学习训练算法。自适应特征提取小波神经网络是一种集最优局部放电时频特征提取和模式分类器功能于一体的前馈型网络,在网络学习过程中,其学习步长的选择采用自适应学习步长算法,提高网络的收敛速度。同时,将自适应特征提取小波神经网络与以局部放电图像灰度矩为特征的BP神经网络及以局部放电统计量为特（文章此处忽略..）征的正交小波神经网络的学习训练和识别效果进行比较试验研究和理论分析,结果表明,最优特征向量的选择提取对于局部放电模式识别是至关重要的,自适应特征提取小波神经网络于此具有很大的优越性,同时,自适应特征提取小波神经网络与BP神经网络和正交小波神经网络相比,其网络拓扑结构的确定具有先验性和明确理论依据。

以上为本篇毕业论文范文神经网络在局部放电模式识别中的实验研究的介绍部分。

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