位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于神经网络的整流电路故障诊断
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]五邑大学信息学院,广东江门529020, [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50677014)
中文摘要:

整流电路模型具有很强的非线性,通常对其进行在线故障诊断比较困难。提出采用基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法实现整流电路在线故障诊断。以三相整流电路为倒,对电路发生故障时输出的波形进行分析,采样故障波形的数据制作样本对神经网络进行训练,将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真实验结果表明该方法是有效的。

英文摘要:

The rectifier circuit model has a strong non -linear. It is usually difficult to make on- line fault diagnosis. Based on BP neural network,a new on - line fault diagnosis method for rectifier circuit is presented. The article takes the example of rectified three - phase circuit. After analyzing the output waveforms of fault circuit and training a BP neural network with the sampling data of fault waveforms,a well training BP neural network is constructed and used to diagnose the fault. The simulation and experiment demonstrate that this method is valid.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245