發(fā)布時間：2021-03-23 05:42

　　為及時發(fā)現(xiàn)艦船電力變頻器故障并排除,繼而減少損失,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行艦船電力變頻器故障識別研究。該研究首先進(jìn)行電力變頻器故障信號采集與去噪處理,然后利用小波包變換提取故障特征,最后利用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)故障識別。結(jié)果表明,所研究識別方法應(yīng)用下,準(zhǔn)確識別出了測試樣本中的故障類型,證明了其有效性和可行性。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(22)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三電平逆變器開路故障診斷研究[J]. 王麗華,方旭東,韓素敏,鄭書晴.  機床與液壓. 2020(09)
[2]基于自適應(yīng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)射車滾動軸承故障診斷研究[J]. 曹繼平,王賽,岳小丹,雷寧.  振動與沖擊. 2020(05)
[3]基于小波包-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電廠發(fā)電機組故障診斷研究[J]. 劉志剛,趙曉燕,張濤,敖寶林,李四敏,黨齊乾.  機械傳動. 2018(08)
[4]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動車組客室空調(diào)故障識別與預(yù)警研究[J]. 姜陳,周斌,廖小東.  鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計. 2018(02)



本文編號：3095249