基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法
田书
赵敏
1.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,4540032.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,454003
摘要：针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能.该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位.仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络.
关键词：井下供电系统矿井电缆单相接地故障故障测距小波分析神经网络模极大值
分类号：TD611(矿山电工)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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