本發(fā)明提供了一種基于自組織大腦情感學習的低壓故障電弧檢測方法,包括:S1:通過低壓供配電線路的電流檢測數(shù)據(jù),分別計算出周期采樣電流均方差、周期電流小波分解與重構(gòu)的高頻分量;S2:構(gòu)建具有2個通道的功能調(diào)節(jié)函數(shù)及自動擇優(yōu)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)的模糊大腦情感學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;S3:利用李雅普諾夫函數(shù)設(shè)定模型的優(yōu)化學習率,使得模型系統(tǒng)穩(wěn)定,從而正確檢測低壓供配電線路中的故障電??;將故障電弧電流數(shù)據(jù)計算得到的周期采樣電流均方差、周期電流小波分解與重構(gòu)的高頻分量作為特征數(shù)據(jù),輸入模型對模型進行訓練,直至模型收斂;S4:通過基于自組織大腦情感學習的低壓配電線路故障電弧模型對待測電流進行故障電弧檢測。
聲明:
“基于自組織大腦情感學習的低壓故障電弧檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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