在分析现有电气火灾监控系统的不足基础上,设计了一种基于神经网络和模糊推理判决的智能电气火灾预测模型,通过传感器采集电气线路运行参数信号,送入经过训练学习的神经网络模型处理后,将输出的概率作为模糊推理判决输入,最后得到电气火灾发生概率。实验表明,该方法很好地反映了电气线路的电流、漏电、弧光、温度及现场电磁参量之间的非线性关系,能够较为准确地计算发生电气火灾的概率,能够有效提高电气火灾预测精度。
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