本文主要研究内容
作者郑云水,李程（2019）在《基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究》一文中研究指出：针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。
Abstract
zhen dui chuan tong tie lu e liu kuo pei bian ya qi gu zhang zhen duan mo xing jie gou fu za he jing du bu gao de wen ti ,yun yong lang qun suan fa (WPA)、cu cao ji (RS)li lun he shen jing wang lao (NN)xiang rong ge de fang fa dui ji jin hang gu zhang zhen duan yan jiu 。yong cu cao ji li lun dui gu zhang yang ben shu ju jin hang yao jian chu li ,jian shao yang ben shu ju de jian ce ji guan jian te zheng liang de shu ru ge shu ;li yong yao jian hou de shu ju dui shen jing wang lao xun lian 。li yong lang qun suan fa you hua BPshen jing wang lao can shu ,di chu WPA-BPNNgu zhang zhen duan mo xing ,yi hou ma dian wu duan e liu kuo pei bian ya qi gu zhang shu ju wei li jin hang yan zheng 。yan jiu jie guo biao ming :WPA-BPNNgu zhang zhen duan mo xing xiang bi chuan tong fang fa ,jian hua le wang lao jie gou ,su duan le xun lian suo xu shi jian ,di gao le gu zhang zhen duan jing du ,bao zheng le lie che hang che an quan ji xian lu de gao xiao yun hang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铁道科学与工程学报的郑云水,李程，发表于刊物铁道科学与工程学报2019年04期论文，是一篇关于扼流适配变压器论文,故障诊断论文,粗糙集论文,狼群算法论文,神经网络论文,铁道科学与工程学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铁道科学与工程学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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