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基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的故障診斷方法

2012-02-28 | pdf | 774 KB | 次下載 | 免費

資料介紹

由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時,故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法,先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息,然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入,由具有智能學習功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例,在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗,結(jié)果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Elman 小波包分析
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