本文關(guān)鍵詞：基于小波包變換及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電器壽命預(yù)測　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2015年14期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：繼電器的性能參數(shù)時序值為非平穩(wěn)時間序列,為了對其工作壽命進行準確預(yù)測,本文對小波包變換原理進行了改進,利用改進的小波包變換將具有非平穩(wěn)特征的繼電器超程時間徑流序列進行分解,使其平穩(wěn)項和隨機項分離,對平穩(wěn)項采用傳統(tǒng)的AR模型進行預(yù)測,對于隨機項則建立基于相空間重構(gòu)的RBF(徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行預(yù)測,最后通過小波包重構(gòu)方法對兩種模型預(yù)測結(jié)果進行重構(gòu),實現(xiàn)對原始非平穩(wěn)徑流序列的預(yù)測。該方法通過實例驗證具有較高的精度,是一種可行的方法。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電磁場與電器可靠性省部共建重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51377044,51475136) 河北省自然科學(xué)基金(E2014202230) 河北省高等學(xué)校創(chuàng)新團隊領(lǐng)軍人才培育計劃(LJRC003)
【分類號】：TM58;TP183
【正文快照】： Life Prediction of Relay Based on Wavelet Packet Transform andRBF Neural NetworkLi Zhigang Liu Boying Li Lingling Sun Dongwang(Hebei Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical ApparatusReliability Hebei University of T

【參考文獻】

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本文編號：1328803