基于神经网络的多重化整流电路的故障诊断

• 作者: 刘大年 史旺旺 吴桂峰
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多相整流电路 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TP306+.3
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-824X.2006.01.014

摘要

针对多相整流电路的特点,采用对输出电压分段平均值进行谱分析的方法,得到网络的特征量,不但降低了网络样本的维数,而且使得特征量与采样的误差和整流控制角的相关性减到最小;导出一种既有最速下降法的稳定性又有牛顿法的快速性的新算法;设计了该算法的神经网络结构,并讨论了网络结构参数对故障诊断结果的影响;此方法简单易行,误判率低,训练时间短,对各种多重多相化的整流电路具有普遍的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史旺旺	扬州大学信息工程学院	79	606	14.0	19.0
2	吴桂峰	扬州大学信息工程学院	40	196	7.0	12.0
3	刘大年	扬州大学信息工程学院	19	192	7.0	13.0