人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護(hù)的探討


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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護(hù)的探討
摘　要　根據(jù)現(xiàn)代控制技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種保護(hù)原理構(gòu)成方案，并分析了原理實(shí)現(xiàn)的可行性和技術(shù)難點(diǎn)。　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Aartificial Neural Network，下簡(jiǎn)稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。早在1943年，已由心理學(xué)家Warren S.Mcculloch和數(shù)學(xué)家Walth H.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，后被冷落了一段時(shí)間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所以受到人們的普遍關(guān)注，是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡(jiǎn)單，在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。　　經(jīng)訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測(cè)，預(yù)