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《南京航空航天大学》 2008年
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基于小波变换与神经网络的电力电子电路故障诊断研究

韩晓静  
【摘要】: 随着电力电子技术的迅猛发展,电力电子电路故障诊断问题也越来越突出。快速实现电力电子电路故障检测和诊断具有重要研究意义。 本论文主要研究工作包括: (1)研究了电路测点优选方法。在现有方法基础上,考虑到电路容差的存在,提出了一种新的创建模糊集的方法。利用小波分析良好的时频局部化特性,对可测点故障模式下的数据进行小波包分解,提取特征信息后创建模糊集,提高了准确性,并且改进了测点选择算法,减少了时间消耗。 (2)研究了电力电子电路故障特征提取方法。利用小波变换对待测电路数据进行预处理,提取特征信息。利用主成分分析提取主元信息,进行降维和规范化处理,简化了神经网络结构,提高了训练速度。 (3)研究了神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用。利用径向基网络良好的泛化能力、自适应学习能力及快速收敛等优点,提出了一种基于小波径向基网络的电力电子电路故障诊断方法。实验证明该方法提高了神经网络训练速度,对电力电子电路硬故障诊断率较高,并与其它诊断方法进行了对比分析。 (4)研究了基于信息融合技术的电力电子电路故障诊断。利用特征层融合可实现数据压缩,便于实时处理等优点,提出了一种基于神经网络特征层融合的电力电子电路故障诊断方法。用特征关联实现电压信息与电流信息的关联处理,用神经网络信息融合分类器对故障模式进行识别。实验证明了该方法的有效性,并对选择不同对象融合对结果的影响进行了分析。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TN707

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