文章目录

0 引言

1 基于光纤传感器的电气设备状态检测方法

1.1 光纤传感器采集电气设备状态信号

1.2 电气设备状态信号的降噪处理

1.3 RBF神经网络建立电气设备状态检测模型

    1.3.1 RBF神经网络

    1.3.2 RBF神经网络的电气设备状态检测原理

2 电气设备状态检测方法的性能测试

2.1 测试平台

2.2 测试对象

2.3 电气设备状态检测结果分析

2.4 电气设备状态的检测效率对比

2.5 电气设备状态检测方法的通用性测试

3 总结

文章摘要:针对当前方法存在的电气设备状态检测正确率低，误检率、漏检率高居不下的难题，为了改善电气设备状态检测结果，设计基于光纤传感器的电气设备状态检测方法。分析电气设备状态检测的研究现状，找到各种电气设备状态检测方法的局限性；通过光纤传感器采集电气设备状态信号，对电气设备状态信号进行预处理，并从电气设备状态信号中提取特征；采用RBF神经网络根据特征拟合电气设备状态变化特点，建立电气设备状态检测模型，并与其他电气设备状态检测方法进行仿真对比测试实验。实验结果表明，提出的方法的电气设备状态检测正确率超过90%,电气设备状态的误检率、漏检率均低于5%,检测效果明显优于对比方法，可以应用于实际的电气设备安全维护中。

文章关键词:

论文作者:施力仁 

作者单位:中山市中等专业学校,信息技术部 

论文分类号:TP212;TM50