本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷方法研究　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：新型電力電子產(chǎn)品的不斷呈現(xiàn)以及對(duì)系統(tǒng)各類品質(zhì)要求的日益增加,使得電力電子電路的故障診斷成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題。此外,研究電力電子電路的故障診斷技術(shù)不但可以提高檢測(cè)人員的工作效率,還能縮短故障維修時(shí)間,對(duì)繼續(xù)推廣電力電子技術(shù)的應(yīng)用有著重要意義。本文根據(jù)電力電子電路的特點(diǎn),用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障診斷進(jìn)行了研究。包括以下內(nèi)容:首先以三相整流電路為例應(yīng)用MATLAB軟件建立仿真模型。之后,獲取輸出電壓du,并用傅里葉分析法提取出直流分量、基波幅值、二次諧波以及三次諧波幅值。將其歸一化后輸入到BP網(wǎng)絡(luò)中,獲取具有編碼特征的6個(gè)數(shù)字,從而確定故障部位及故障點(diǎn)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部極小值問(wèn)題,故選用RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。相比與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的函數(shù)逼近能力、分類能力以及學(xué)習(xí)速率都更為合適。為了便于比較,故障模型依舊采用三相整流電路,其數(shù)據(jù)也在歸一化處理后再進(jìn)行訓(xùn)練以減少數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜度。在實(shí)際應(yīng)用中,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷大規(guī)模的電力電子電路時(shí),診斷率會(huì)相對(duì)降低。為了提高診斷率,可以使用層次聚類的方法進(jìn)行診斷。其主要原因在于聚類方法先進(jìn)行分類處理,再選擇適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷,故具有較高的診斷率。通過(guò)仿真驗(yàn)證表明:該方法與其他診斷方法相比具有診斷率高、可靠性強(qiáng)、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP183;TN707

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