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针对故障诊断系统中最重要的故障特征提取和故障识别环节,提出了基于输入电流谐波变化,利用人工神经网络对整流电路进行故障诊断的方法。以三相桥式全控整流器为模型电路,以各类故障状态下的三相交流侧输入电流谐波数据为故障特征,选取自组织特征映射神经网络(SOM)为故障识别算法,对得到的谐波数据进行编程分析识别,通过多次学习和训练,对各类元器件故障进行精确分类,从而建立起故障诊断数据库和查询途径,完成对各类故障的检测。该算法训练速度快、诊断精度高,通过仿真和相关实验验证了理论分析的可行性和有效性。 相似文献
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以三相桥式整流电路为分析对象,提出了针对直流脉动电压频谱数据的PNN故障诊断法。该故障诊断法以输出电压快速傅立叶变换后产生的幅值频谱和相位频谱为故障特征量,故障识别环节通过概率神经网络(PNN)对测得的数据进行训练和测试,从而对整流电路故障实现精确诊断。通过硬件电路进行试验并对故障特征量进行提取和验证,利用MATLAB仿真对PNN进行编程,完成对标准样本的训练,并用随机测试样本检验PNN诊断效果,基于诊断结果分析了该算法的优缺点及适用范围。 相似文献
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