基于小波神经网络的电力电子电路故障模式识别

• 作者: 彭永进 李微 谭阳红
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 小波 神经网络 故障模式识别 电力电子电路
• 年，卷（期）: 2005,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能在电力系统中的应用
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TM13
• 字数: 3268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2005.14.020

摘要

提出了基于两种不同小波神经网络的电力电子电路故障模式识别方法.针对电力电子电路故障,构造了激活函数型和权值型两种不同的三层小波神经网络,给出了相应的数学模型和学习算法.以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故障元之间的对应关系,实现了电路故障的模式识别,并与用普通BP网络识别的结果进行了比较.仿真结果验证了两种故障识别方法的正确性和较好的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李微	湖南大学电气与信息工程学院	9	100	4.0	9.0
2	谭阳红	湖南大学电气与信息工程学院	98	1126	17.0	30.0
3	彭永进	湖南大学电气与信息工程学院	62	1294	17.0	34.0