基于粗糙集—神经网络的三相SPWM逆变电路故障诊断研究

以三相SPWM逆变电路为研究对象，利用MATLAB仿真软件建立故障仿真模型。针对故障诊断中冗余及不完整的信息常使诊断规则误报、漏报的现象，采用粗糙集-神经网络对三相逆变电路进行故障诊断，优化了神经网络结构，提高诊断速度。仿真实验表明该方法取得了良好的故障诊断效果。     

基于BP神经网络的逆变器开路故障诊断方法

为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征。根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数。将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断。结果表明:直接波形采样实现简单;可实现1只或2只IGBT同时开路故障准确定位;所提出的故障诊断模型诊断准确率高。     

小波包与径向基神经网络的电力电子装置故障诊断

为提高人工神经网络对电力电子装置进行故障诊断的准确性与快速性,提出一种小波包与RBF神经网络相结合并应用于电力电子装置故障诊断的方法。以三相桥式逆变电路为例,对电路的故障信号采用小波包分解,有效地提取出故障特征后利用RBF神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法具有更快的收敛速度和更高的诊断精度,能够有效地进行电力电子电路的故障诊断。     

基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter,TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法.首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位.该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系.与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位.     

基于组合优化BP神经网络的模拟电路故障诊断

电子系统的可靠性已成为影响系统正常运行的关键,因此电路故障的诊断越来越受到重视。基于BP神经网络的诊断方法是目前实现模拟电路故障诊断的有效方法之一。文章针对已有BP神经网络模拟电路故障诊断技术的不足,提出了一种组合优化的诊断方案。该方案采用遗传算法优化确定BP神经网络的初始权值,以规避BP神经网络易陷入局部极小值的不足,然后应用L-M方法在这个局部解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解或者近似最优解。该方案发挥了BP神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力,有效提升了基于BP神经网络模拟电路故障诊断的性能。     

遗传神经网络在齿轮故障诊断中的应用

由于齿轮故障征兆与故障之间具有非线性和耦合性等特点,采用BP神经网络对齿轮进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络齿轮故障诊断方法,即在利用BP神经网络对齿轮进行故障诊断的基础上,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行修正,得到全局的最优值.仿真结果表明,该诊断策略具有故障诊断能力强和诊断效率高的特点,改善了齿轮故障诊断的精度和速度.     

基于PWM控制的三相逆变电路仿真研究

PWM控制技术是逆变电路常用的控制方式。利用PWM控制技术,在Matlab/Simulink平台上建立了基于SPWM载波调制技术和滞环电流控制技术的三相逆变电路仿真模型,仿真结果表明了模型的可行性。     

基于BP神经网络及其改进算法的汽轮发电机组故障诊断

为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出了基于BP神经网络改进算法的故障诊断系统.根据输入特征向量对BP神经网络进行学习,在matlab上分别采用两种算法对故障诊断模型进行测试.结果表明,改进算法能够更有效地预测汽轮发电机组的故障.     

基于粗糙集与BP神经网络的烟气机故障诊断

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的烟气机故障诊断方法.首先对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统.最后在最优决策系统的基础上,设计BP神经网络对烟气机故障进行诊断.试验结果表明,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率.     

BP神经网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了电力变压器内部常见的故障,采用BP神经网络算法建立了变压器的神经网络故障诊断模型,通过与传统的IEC三比值法相比较,表明基于BP网络的诊断方法达到了较好的故障识别与分类,诊断准确率也有显著的提高,在变电设备故障诊断中具有良好的应用前景.     

基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.     

基于小波神经网络的油泵故障诊断

依据小波神经网络技术的各种优点,提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型,对油泵进行故障监测和诊断.该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理,对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果,不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能,而且操作维护简便.研究结果表明:信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径;对油库安全维护与故障诊断具有重要意义.     

基于遗传优化BP神经网络的供热管网故障诊断模型

为了克服传统BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值的缺陷,提出一种遗传优化的BP神经网络供热管网故障诊断模型.通过建立泄漏工况数学模型,获取了泄漏工况下的节点压力变化情况,并以此作为BP神经网络的样本数据;利用遗传算法对BP网络初始权值和阀值进行了优化,再通过BP神经网络进行了供热管网的故障诊断,以确定泄漏管段和泄漏量,并对泄漏点进行定位.实验结果表明:该模型性能明显优于传统的BP神经网络故障诊断模型,且诊断精度高.     

基于Matlab／Simulink有源逆变电路的仿真

通过对三相半波有源逆变电路进行介绍,利用Matlab／Simulink建模、仿真,证实了Matlab软件在电力电子技术教学和研究中具有较高的应用价值。     

基于Matlab/Simulink有源逆变电路的仿真

通过对三相半波有源逆变电路进行介绍,利用Matlab/Simulink建模、仿真,证实了Matlab软件在电力电子技术教学和研究中具有较高的应用价值。     

运用模糊神经网络的雷情系统故障诊断研究

为了对雷达情报信息系统进行快速准确的故障诊断,提出了一种模糊神经网络的故障诊断方法.该方法将BP网络与FAM网络相结合,充分利用BP网络的分类功能和FAM网络的综合诊断功能,实现了高效、准确的故障诊断.最后通过对雷达情报信息系统故障实例的诊断仿真,证明了该算法的合理性.     

基于唯一特征的BP神经网络求解平面2R机械手逆运动学

针对神经网络求解机器人逆运动学时输入与输出间需要建立正确的映射关系,提出一种基于唯一特征的BP神经网络求解平面2R机械手逆运动学的方法。该方法通过在机械手的工作空间中进行几何分析,确定了逆运动学多解的规律,同时在BP神经网络的输入中增加方位角作为特征参数。仿真结果表明:所提方法只需要一个BP神经网络,就可以求得平面2R机械手的逆运动学完整解;预测误差较小在-0.002～0.002 rad之间。     

基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法

为了高效、快速、准确地确定高压断路器的故障,提出了一种基于红外诊断与神经网络相结合的高压断路器新型故障诊断方法。首先,利用红外测量技术采集高压断路器故障样本,并将故障样本进行归一化;其次,构造BP神经网络故障诊断模型,提出一种新型改进BP神经网络算法,将构造的高压断路器故障样本输入到改进BP神经网络中进行训练,得到改进BP神经网络的相关参数;最后,通过仿真研究验证了提出的基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法的合理性与优越性。     

基于人工神经网络的船舶同步发电机故障诊断系统的研究

本文分析了人工神经网络在发电机故障诊断中独特的特点,建立了BP神经网络模型和算法公式,提出了基于BP神经网络的电机故障诊断方法和原理框图,最后通过对某船舶电站同步发电机的故障诊断的实例仿真,验证了基于BP神经网络故障诊断的准确性,为船舶发电机的精密诊断提供了一种有效地方法。     

基于遗传小波神经网络的电网故障诊断方法研究

电网故障中继电保护和断路器的拒动、误动以及信息上传过程中的丢失、畸变等问题使快速、准确的故障诊断仍是一个难题。神经网络方法虽已应用,但神经网络容易陷入局部极小值,针对此情况,提出了基于小波神经网络和遗传算法相结合的故障诊断方法。用遗传算法学习小波神经网络的权值、尺度函数、结构,可以确定用于故障诊断的最优小波神经网络。并对算例进行了仿真,仿真结果表明优化的故障诊断系统优于BP算法的诊断系统,提高了故障诊断精度。