本文關(guān)鍵詞：基于小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

南京航空航天大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷研究 姓名：韓曉靜 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器 指導(dǎo)教師：王友仁 20080101 南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘 要 隨著電力電子技術(shù)的迅猛發(fā)展，電力電子電路故障診斷問(wèn)題也越來(lái)越突出。 快速實(shí)現(xiàn)電力電子電路故障檢測(cè)和診斷具有重要研究意義。 本論文主要研究工作包括： 1 研究了電路測(cè)點(diǎn)優(yōu)選方法。在現(xiàn)有方法基礎(chǔ)上，考慮到電路容差的存 在，提出了一種新的創(chuàng)建模糊集的方法。利用小波分析良好的時(shí)頻局部化特性， 對(duì)可測(cè)點(diǎn)故障模式下的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解，提取特征信息后創(chuàng)建模糊集，提 高了準(zhǔn)確性，并且改進(jìn)了測(cè)點(diǎn)選擇算法，減少了時(shí)間消耗。 2 研究了電力電子電路故障特征提取方法。利用小波變換對(duì)待測(cè)電路數(shù) 據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取特征信息。利用主成分分析提取主元信息，進(jìn)行降維和規(guī) 范化處理，簡(jiǎn)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高了訓(xùn)練速度。 3 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子電路故障診斷中的應(yīng)用。利用徑向基網(wǎng)絡(luò) 良好的泛化能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力及快速收斂等優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于小波徑 向基網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)證明該方法提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 速度，對(duì)電力電子電路硬故障診斷率較高，并與其它診斷方法進(jìn)行了對(duì)比分析。 4 研究了基于信息融合技術(shù)的電力電子電路故障診斷。利用特征層

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