一种永磁真空断路器动作时间预测方法、系统、介质、处理器及永磁真空断路器

本申请提供一种永磁真空断路器动作时间预测方法，包括：S1：根据永磁真空断路器中永磁操动机构的实际模型，获得永磁操动机构的参数；S2：根据永磁操动机构的参数，构建BP神经网络并设定训练参数；S3：采用云遗传算法优化BP神经网络的初始权值及阈值参数；S4：获取永磁操动机构动作的历史数据或仿真数据作为训练样本，并用于对BP神经网络进行训练学习；S5：采用训练符合要求的BP神经网络预测模型对永磁操动机构的动作时间进行预测。本申请提出利用云遗传算法(CGA)对BP神经网络进行优化，建立永磁操动机构动作时间预测模型。为克服BP神经网络迭代步数过多、收敛速度慢、易陷入局部极小值而未能全局寻优的缺点。