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大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析
被引量:
1
1
作者
陈剑
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第8期88-90,共3页
电力网络输电线路一旦出现异常,将直接导致船舶上各设备运行受到影响。为此,进行大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析研究。该研究首先利用故障录波装置采集电气量信号,然后利用基于小波能量熵的方法提取特征,最后利用BP神经网络...
电力网络输电线路一旦出现异常,将直接导致船舶上各设备运行受到影响。为此,进行大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析研究。该研究首先利用故障录波装置采集电气量信号,然后利用基于小波能量熵的方法提取特征,最后利用BP神经网络构建识别模型,自动识别船舶电力网络输电线路异常类型。结果表明,所研究方法应用下,得到的识别结果与人为设置的异常类型一致,证明了所研究识别方法的有效性。
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关键词
电力网络输电线路
异常识别
BP神经网络
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职称材料
题名
大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析
被引量:
1
1
作者
陈剑
机构
华南理工大学广州学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第8期88-90,共3页
基金
武桥重工集团股份有限公司重点大型设备制造项目(1-10-33)
文摘
电力网络输电线路一旦出现异常,将直接导致船舶上各设备运行受到影响。为此,进行大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析研究。该研究首先利用故障录波装置采集电气量信号,然后利用基于小波能量熵的方法提取特征,最后利用BP神经网络构建识别模型,自动识别船舶电力网络输电线路异常类型。结果表明,所研究方法应用下,得到的识别结果与人为设置的异常类型一致,证明了所研究识别方法的有效性。
关键词
电力网络输电线路
异常识别
BP神经网络
Keywords
power network transmission line
anomaly recognition
BP neural network
分类号
F157.6 [经济管理—世界经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析
陈剑
《舰船科学技术》
北大核心
2021
1
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