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基于粗糙集理论和人工神经网络的电力电子电路故障诊断的研究

刘庆珍  
【摘要】: 电力电子电路故障诊断是电力系统研究的重要课题之一,它与一般的电路故障诊断不同,电力电子电路以输出波形来诊断电路是否有故障及属于何种故障。本课题主要以电力电子电路中的三相可控整流电路为例,引入粗糙集理论,并将粗糙集与神经网络相结合,来研究了电力电子电路的故障诊断方法,粗糙集理论能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种定性、定量或者混合性的不完备的信息,可以描绘知识表达中不同属性的重要性,进行知识表达空间简化,将粗糙集理论应用到电力电子电路故障诊断中去,通过知识约简,可以直接从电路的故障征兆信息中进行故障分类,准确地诊断出电路的故障类型,并通过实验模拟仿真,证实了该方法的正确性?神经网络是故障诊断领域广泛应用的一种方法。本课题利用神经网络研究电力电子电路故障诊断的各种训练模式和诊断方法,对故障电路的输出电压在一个周期内进行电压采样,将电压采样值作为神经网络的输入,利用训练好的神经网络的权值,可以直接诊断出电路的故障元,由于神经网络的样本数据较多,神经网络规模较大,使得神经网络的学习训练和诊断速度很慢,现将粗糙集与神经网络相结合,根据电力电子电路的故障特点,采用了两种结合方式,即分步结合和整体结合的方式,分步结合是先利用粗糙集理论对这些信息分类约简,实现故障类型的诊断,然后在故障类型中利用神经网络确定故障元。整体结合是利用粗糙集对故障信息中样本的所有故障征兆进行数据处理,通过知识约简,删除多余的征兆属性,简化知识表达空间维数,简化以后的样本数据作为神经网络的训练样本,构成完整的粗糙集-神经网络故障诊断方法,将粗糙集与神经网络相结合,简化了神经网络结构,从而达到提高诊断速度的目的。这是本课题进行了电力电子电路故障诊断方法探索的新的尝试。


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