发明公开
- 专利标题： 基于PCA-RBF神经网络的调相机故障诊断方法
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申请号： CN201911223806.6申请日： 2019-12-04
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公开(公告)号： CN110907732A公开(公告)日： 2020-03-24
- 发明人: 刘亚南 , 李辰龙 , 徐钢 , 梅睿 , 杨春 , 夏潮 , 李志强 , 马晓光 , 李贺文
- 申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁科学园天元中路19号
- 专利权人： 江苏方天电力技术有限公司,中国电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人： 江苏方天电力技术有限公司,中国电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁科学园天元中路19号
- 代理机构： 南京钟山专利代理有限公司
- 代理商 陈月菊
- 主分类号： G01R31/00
- IPC分类号： G01R31/00 ; G01H17/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于PCA-RBF神经网络的调相机故障诊断方法和系统，通过主成分分析方法对样本数据进行降维简化，采用并应用径向基函数神经网络作为故障诊断的工具，采用训练样本对RBF神经网络进行训练并得到网络输出分类结果，与RBF神经网络算法相比，基于PCA-RBF神经网络的计算准确率高，具有强大的工程应用价值；将经过PCA预处理后的数据送入RBF神经网络中进行诊断，简化了神经网络的结构，提高了网络的处理速度。
