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基于自适应RBF神经网络的电缆终端过热智能检测方法
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作者 张梁 徐欣 +2 位作者 席晓强 王一 杨浩 《自动化与仪器仪表》 2026年第3期247-251,共5页
由于复杂环境因素、超负荷运行、接触不良等因素的存在,致使电缆终端过热问题时常发生,威胁着电缆的正常运行,故提出基于自适应RBF神经网络的电缆终端过热智能检测方法研究。确定电缆终端温度关联因素,并应用传感器对其进行采集与处理,... 由于复杂环境因素、超负荷运行、接触不良等因素的存在,致使电缆终端过热问题时常发生,威胁着电缆的正常运行,故提出基于自适应RBF神经网络的电缆终端过热智能检测方法研究。确定电缆终端温度关联因素,并应用传感器对其进行采集与处理,构建RBF神经网络模型结构———输入层、隐藏层(RBF激活函数)与输出层,结合自适应机制训练网络模型,获取RBF中心、RBF激活函数扩展常数与输出层权重系数的最佳取值,完成电缆终端温度的预测。确定电缆终端过热判定阈值,制定电缆终端过热判定规则,从而实现电缆终端过热的智能检测。实验结果表明:提出方法应用后电缆终端温度预测结果、过热判定结果与实验工况设置内容相同,本方法所获取的电缆终端温度数据与真实数据之间的变化趋势近乎一致,证实了提出方法电缆终端过热检测性能较佳。 展开更多
关键词 电缆终端 环境温度 自适应RBF神经网络 过热智能检测 绝缘层温度 隐藏层节点数
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