摘要：针对RBF神经网络可在系统参数未知情况下自动建立动态模型，快速跟踪非线性函数，且有很好分类能力等特点，在分析高压断路器分闸线圈时间信号的基础上，提出了RBF神经网络对高压断路器进行故障分类的基本方法。与BP神经网络的诊断结果进行对比，RBF神经网络具有收敛速度快，输出误差和离散性小的优点，并借助仿真结果论证了该实验方法对高压断路器故障诊断的有效性。

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