本文選題：交流接觸器　切入點：神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《電工技術學報》2017年15期

【摘要】：交流接觸器廣泛應用于各種用電控制系統(tǒng),對其剩余電壽命進行準確預測可以提高用電控制系統(tǒng)運行的可靠性。建立了交流接觸器剩余電壽命預測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并提出網(wǎng)絡模型結(jié)構參數(shù)的確定方法。采用平均影響值(MIV)篩選方法對預測模型輸入?yún)⒘窟M行篩選,確定了累積燃弧能量和吸合時間為預測模型的主要輸入?yún)⒘?能夠反映影響交流接觸器電壽命的關鍵因素。分析了不同神經(jīng)網(wǎng)絡模型下交流接觸器電壽命的預測誤差,其中自適應遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(AGA-BP)模型的預測精度最高。分析了輸入?yún)⒘繉ι窠?jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果的影響,對比了輸入?yún)⒘繜o篩選、因子分析法、MIV篩選下預測的誤差,結(jié)果表明采用MIV方法篩選出累積燃弧能量和吸合時間進行交流接觸器電壽命預測的效果最好。將不同試品的試驗數(shù)據(jù)分別作為訓練樣本和驗證樣本進行預測,其最大預測誤差在11%以下,因此預測模型滿足工程需要。
[Abstract]:Ac contactors are widely used in various electric control systems. Accurate prediction of their residual electric life can improve the reliability of the power control system.A neural network model for predicting the residual electric life of AC contactors is established, and a method for determining the structural parameters of the network model is presented.The input parameters of the prediction model are screened by the mean influence value (MIV) method. The cumulative arc energy and the suction time are determined as the main input parameters of the prediction model, which can reflect the key factors affecting the electrical life of the AC contactor.The prediction errors of electrical life of AC contactors under different neural network models are analyzed. The prediction accuracy of the adaptive genetic algorithm for optimizing the AGA-BP- (BP) neural network model is the highest.The influence of input parameters on the prediction results of neural networks is analyzed.The results show that the MIV method is the best method for predicting the electrical life of AC contactor.The test data of different samples are used as training samples and validation samples respectively, and the maximum prediction error is less than 11%, so the prediction model can meet the engineering needs.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學電磁場與電器可靠性省部共建國家重點實驗室培育基地;
【基金】：國家自然科學基金項目(51377043) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2015CB251002) 河北省自然科學基金項目(E2015202109) 河北省高等學校科學技術研究重點項目(ZD2016164) 河北省高等學校創(chuàng)新團隊領軍人才培育計劃(LJRC003)資助
【分類號】：TM572.2;TP183

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本文編號：1705327