【摘 要】
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为了提高继电保护装置遥信插件的出厂质量,解决产品检验自动化的问题,提出了一种基于PSO优化多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)神经网络的遥信插件质量识别方法。首先,
【基金项目】
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天津市轨道交通重大专项资助(18ZXGDGX00010),天津市“一带一路”科技创新合作项目资助(18YDYGHZ00030)
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为了提高继电保护装置遥信插件的出厂质量,解决产品检验自动化的问题,提出了一种基于PSO优化多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)神经网络的遥信插件质量识别方法。首先,建立了继电保护装置遥信插件自动化硬件测试平台。然后,改进了PSO优化算法,调整了惯性权重?的滑动特性,使其根据粒子间距实时调整步进。最后,在SPSS中使用k-s检验对原始起动电压数据进行正态性检验,得到了具有正态性样本的频率分布及其拟合曲线,提取特征训练集,并对神经网络进行训练和测试。实验结果表明,该方法能够有效且准
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