基于模糊神经网络的低压配电系统故障诊断方法研究

为了提高低压配电系统故障诊断的准确性,缩短故障诊断时间,提出一种基于模糊神经网络的低压配电系统故障诊断方法。首先利用模糊集理论对采集到的故障信号进行模糊预处理,然后利用三层前向型BP神经网络对故障信号进行诊断,为了提高模型的泛化性和学习效率,在神经网络模型中引入了动量项,并采用了自适应学习速率进行学习。该方法对于提高低压配电系统故障诊断的准确性和效率提供了保障,具有重要的应用价值。