基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷
本文關(guān)鍵詞:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
小波分析應(yīng)用系列
第26卷第2期2004年4月
電氣工程
沈 陽 工 業(yè) 大 學(xué) 學(xué) 報
JournalofShenyangUniversityofTechnology
Vol126NoApr.2004
12
文章編號:1000-1646(2004)02-0140-03
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷
梁中華,田茂芹,任 敏,胡 慶
(沈陽工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院,遼寧沈陽110023)
摘 要:斷.以三相整流電路的診斷為例,,獲取了樣本數(shù)據(jù),并訓(xùn)練了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)斷可獲得正確結(jié)果.
關(guān) 鍵;故障診斷: :A
電力電子裝置的電路元件過載能力小,損壞速度快,故障發(fā)生前征兆較難捕捉,故障發(fā)生后有關(guān)信息又容易丟失.設(shè)計合理的電力電子電路的故障診斷方案可以提高系統(tǒng)的可靠性,并能在故障發(fā)生后及時對故障進行定位,盡快排除故障,恢復(fù)正常運行.
采用故障自動診斷系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)視電力電子電路的工作狀態(tài),進行故障診斷,有利于快速分析確定故障的部位和性質(zhì),縮短電力電子電路的運行停機時間,同時也使在故障自動診斷系統(tǒng)之上,建立容錯電力電子系統(tǒng)成為可能
,從而減少故障的發(fā)生,提高系統(tǒng)的可靠性.
本文主要研究應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進行電力電子電路的故障診斷,
當(dāng)電力電子電路發(fā)生故障時,可以根據(jù)電路中某點的電壓或電流波形判斷出故障點.如果能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,使故障波形與故障原因之間的關(guān)系通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)后保存在其結(jié)構(gòu)和權(quán)中,然后將學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可通過對當(dāng)前電壓或電流波形的分析,得出故障原因,從而實現(xiàn)故障的自動診斷.下面以電感性負(fù)載三相整流電路故障診斷為例,對基于波形直接分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法進行研究.
全新的模擬人類智能的方法和技術(shù).與傳統(tǒng)的分
析方法和專家系統(tǒng)不同,它既可以處理已知算法的問題,也可以通過自組織、自學(xué)習(xí)處理未知算法的問題.因此,它引起了眾多學(xué)者的興趣,并被廣泛的應(yīng)用到工程學(xué)科的許多領(lǐng)域.
本文采用四層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)算法為誤差反向傳播算法,即BP算法.拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示.
圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖
Fig.1 Structureoftheneuralnetwork
2 三相整流電路故障模型
電感性負(fù)載的三相整流電路,如圖2所示.
1 用于診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單處理單元(神經(jīng)
元、處理元件、電子元件、光電元件等
)廣泛連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),用以模擬人腦的行為.它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,是一種
收稿日期:2002-11-18
作者簡介:梁中華(1952-),男,遼寧北票人,教授.
圖2 三相整流電路故障模型
Fig.2 Faultmodelofthethree
2phaserectifier
整流器件為六個二極管,為不可控整流.實際
上,可以把故障分為很多類.本文中只分析其中的
本文關(guān)鍵詞:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:160195
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