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摘 要:本发明公开了基于GA‑Bi‑RNN的高压断路器故障诊断方法,具体为:S1、利用分合闸线圈电流在线监测系统实时监测得到分合闸线圈电流数据,并将该数据分为训练集和测试集一同作为输入变量;S2、初始化权值,将训练集样本数据输入至Bi‑RNN中,采用GA作为误差反传优化更新每一代的特征信息参量,并将其作为输入,以均方误差作为适应度,以一定迭代次数为模型终止条件,选择预测特征量最优组合,完成模型训练;S3、将得到的测试集样本数据输入至训练好的故障诊断模型中,由故障诊断模型对输入的分合闸线圈电流数据进行处理,完成高压断路器故障诊断分类。本方法能更加准确有效地判断断路器的故障类型,进而有效率的完成检修。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911303417.4 | 专利名称: | 基于GA-Bi-RNN的高压断路器故障诊断方法 |
申请日: | 2019-12-17 | 申请/专利权人 | 西安工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路19号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/327搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2021-09-14 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111060815B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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日期 | 法律信息 | 备注 |