基于神经网络的电力电子电路故障诊断方法研究

发布时间：2017-12-20 08:02

  本文关键词：基于神经网络的电力电子电路故障诊断方法研究　出处：《哈尔滨理工大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 电力电子电路 故障诊断 BP神经网络 RBF神经网络 层次聚类

【摘要】：新型电力电子产品的不断呈现以及对系统各类品质要求的日益增加,使得电力电子电路的故障诊断成为一个急需解决的问题。此外,研究电力电子电路的故障诊断技术不但可以提高检测人员的工作效率,还能缩短故障维修时间,对继续推广电力电子技术的应用有着重要意义。本文根据电力电子电路的特点,用神经网络对故障诊断进行了研究。包括以下内容:首先以三相整流电路为例应用MATLAB软件建立仿真模型。之后,获取输出电压du,并用傅里叶分析法提取出直流分量、基波幅值、二次谐波以及三次谐波幅值。将其归一化后输入到BP网络中,获取具有编码特征的6个数字,从而确定故障部位及故障点。由于BP神经网络存在局部极小值问题,故选用RBF网络进行改进。相比与BP神经网络,它的函数逼近能力、分类能力以及学习速率都更为合适。为了便于比较,故障模型依旧采用三相整流电路,其数据也在归一化处理后再进行训练以减少数据计算的复杂度。在实际应用中,用BP神经网络诊断大规模的电力电子电路时,诊断率会相对降低。为了提高诊断率,可以使用层次聚类的方法进行诊断。其主要原因在于聚类方法先进行分类处理,再选择适当的网络模型进行诊断,故具有较高的诊断率。通过仿真验证表明:该方法与其他诊断方法相比具有诊断率高、可靠性强、适用范围广等优点。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP183;TN707

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本文编号：1311334