融合神经网络与专家系统：电网铁磁谐振故障诊断的创新方法

本文主要探讨了在网络技术日益发展的背景下，如何结合神经网络与专家系统的优势，解决电力系统中的铁磁谐振故障诊断问题。随着电力网络结构的复杂化，故障诊断的准确性变得尤为重要，尤其是在大型企业中，对安全稳定的电力供应有着极高的要求。因此，研究一种融合了神经网络学习能力和专家知识的电网铁磁谐振故障诊断系统显得尤为必要。 该研究论文设计了一套专门针对企业电力网络的铁磁谐振故障诊断系统。它采用了一种基于规则创造方式的知识表达方法，旨在将专家知识系统化。论文提出了一种基于神经网络的知识获取策略，通过训练神经网络模型来识别和理解故障模式。在专家系统的部分，设计了推理机，具备良好的人机交互功能，可以利用后向和前向推理进行故障分析。当用户需要时，解释程序会利用预设文本和路径标记法，提供详细的推理结果和过程解析。 在神经网络模块，论文构建了一个基础的BP（Backpropagation）神经网络架构。通过将专家系统知识库中的规则作为训练样本和测试数据，神经网络能够学习并提取这些规则，以便在实际应用中做出准确的故障预测和诊断。该系统的融合设计旨在提高故障检测的精度，降低误判率，并为电力维护人员提供有力的支持，确保电力网络的稳定运行和企业的正常运营。这项研究不仅推动了电力系统故障诊断技术的进步，也为其他领域的智能决策支持系统提供了有价值的经验。