重庆理工大学学报(自然科学)

文章详情

稿件标题: 改进量子神经网络高压断路器故障诊断方法研究
稿件作者: 张莲,王磊,禹红良,等
关键字词: 高压断路器;故障诊断;量子旋转门;量子进化; 量子神经网络
文章摘要: 为了更准确、快速诊断出高压断路器故障类型,提出一种基于改进的受控旋转门量 子神经网络的高压断路器故障诊断方法。 量子旋转门旋转角度值直接影响算法的收敛性,而现 有的旋转角度取值方法大都采用固定值作为旋转角度值, 为此, 采用量子进化算法对量子神经 网络进行改进。 其次,量子神经网络的输入采用量子比特序列的量子态描述方式, 能从多维度 获取样本信息。 最后,建立改进的量子神经网络高压断路器故障诊断模型,经仿真,该模型具有 收敛速度快、故障诊断准确率高、容易训练等特点。 该方法是一种有效的故障诊断方法,在断路 器的故障诊断方面具有良好的应用前景。
收录刊物: 2018年32卷09期
稿件基金:
浏览次数: 15
下载次数: 7
点击下载