人工神经网络方法实现自动判别失磁类型及失磁深度.PDFVIP

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2017-07-31 发布于天津
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人工神经网络方法实现自动判别失磁类型及失磁深度.PDF

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人工神经网络方法实现自动判别失磁类型及失磁深度

21 4 JOU RNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE T ECHNOLOGY Vol. 21 No. 4 1999 X 刘一江　易理刚 ( 410082) , E t .q Ef q . q T q , T , q , 1 TP The Study of Application of Artifical Neural Network on Failure-Mode -Recognition and Loss-Degree-Predition Liu Yijiang Yi Ligang ( Hunan University , Changsha, 410082) AbstractUsing a conclusion of time-constant-att enuation after loss-of-excitaion only decided by generat or parame- ters and failure-modes , the paper according to the classify of loss-of -excitation faults, adopt s a t hree-lay feed-forw ard , - - - neura lnet work to obtain Tq W hich m akes microcomputer based Loss of Excit ation protection in the twinking of fault happening failure-mode-recognition and loss-degree-prediction. Figure simulat ing, trend imitate testing and action moving proved that the method raised is correct. Key wordsloss-of-excitat ion protection, neura lnetwork , , , , [ 1] , , , , , , , , , , E t .q Ef q . q Tq , ; , q , q , T T t . q f q . q E E [ 2, 3] [ 3] t . q f q . q t . q f q . q : ¹ t . q f q . q E E E E E E , , q q T T , ; º : Ef q . q ( ) , Et . q , ; Ef q . q , , t . q , , E E X 1999 4 30 : , , 1956 , 126