基于粗糙集-神经网络系统的电力电子电路故障诊断

• 作者: 刘庆珍 王少芳 蔡金锭
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 电力电子电路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM935.2|TP183
• 字数: 3828字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2004.04.014

摘要

基于粗糙集理论RST(Rough Set Theory)与BP神经网络系统,提出了电力电子电路故障诊断的方法:粗糙集-神经网络系统相结合的方法.叙述了粗糙集-神经网络系统诊断电力电子电路的过程.以三相可控整流电路为例,对故障信息中样本的故障征兆进行数据预处理,通过知识约简,形成诊断的确定性规则,实现故障分类;然后将粗糙集的分类结果与故障信息中的输出电压Ud采样值作为神经网络的输入,实现故障元的定位.仿真实例表明,该方法不仅准确可靠,而且提高了系统诊断的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡金锭	福州大学电气系	225	2123	24.0	35.0
2	刘庆珍	福州大学电气系	33	271	7.0	16.0
3	王少芳	福州大学电气系	9	244	7.0	9.0