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人工神经网络应用于继电保护的探讨-3DOC

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更新时间: 2008-7-26 10:58:11
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    人工神经网络应用于继电保护的探讨人工神经网络(Aartificial Neural Network,下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年,已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型,后被冷落了一段时间,80年代又迅猛兴起[1]。ANN之所以受到人们的普遍关注,是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法,Back Propagation),它的网络结构及算法直观、简单,在工业领域中应用较多。  经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测,预测某些部件的疲劳寿命[2]。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制),在实时工业控制执行程序中较为有效[3]。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(Fuzzy Logic)的综合,实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题,可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解[4]。............

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