本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充放電機(jī)故障診斷

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【摘要】：為了能夠準(zhǔn)確地判斷出充放電機(jī)故障類型,找出其故障原因,提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別故障類型的思路,并對此進(jìn)行了分析和研究。獲取故障類型所對應(yīng)的特征參數(shù);對特征參數(shù)歸一化處理,并用BP網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行訓(xùn)練。運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對檢測的效果準(zhǔn)確可靠,可以用來模擬人工對充放電機(jī)故障做出正確的判斷,同時也驗(yàn)證了BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性和可行性。
【作者單位】： 國網(wǎng)電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 電動汽車 充放電機(jī) 故障診斷 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家863項(xiàng)目(2011AA05A110)~~
【分類號】：TP183;TM910.6
【正文快照】： 目前中國的電動汽車技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟,并正在向產(chǎn)業(yè)化推廣。電動汽車與電網(wǎng)互動(Vehicle toGrid,簡稱V2G)技術(shù)[1]變得越來越重要。而充放電機(jī)作為連接電網(wǎng)與電動汽車之間的橋梁,能夠?qū)崿F(xiàn)兩者之間的能量雙向交互流動,并實(shí)現(xiàn)調(diào)頻、調(diào)峰、應(yīng)急能源等其他功能,因而充放電機(jī)顯得更

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本文編號：866696