[发明专利]基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法在审
| 申请号： | 201911399155.6 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111199254A | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 朱小会;杨瑞;齐仁龙 | 申请（专利权）人： | 郑州科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01R31/00;G01K11/32 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 肖丛 |
| 地址： | 450064 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法，其包括以下步骤：步骤S1，利用温度传感器采集高压电气设备的触点温度数据，并结合高压电气设备的电流、电阻和电压作为待诊断故障数据，再进行归一化预处理；步骤S2，利用三个RBF神经网络进行基本概率分配，对待诊断故障数据进行准确分类；步骤S3，利用贝叶斯网络对高压电气设备进行故障诊断。该基于RBF神经网络和贝叶斯网络的高压电气设备实时检测方法在利用拉曼光纤传感器对高压电气设备测温的基础上，并将信息融合技术用于以温度为主要参数、电流等为辅助参数的高压电气设备温度监测预警系统中，从而有效地提高诊断的可信度，减少诊断的不确定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rbf 神经网络 贝叶斯 网络 高压 电气设备 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
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