基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

• 作者: 刘秋英 邹修铁 陈特放
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 小波变换 神经网络 故障诊断 特征提取
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 33-35,38
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法.设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态.准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈特放	中南大学信息科学与工程学院	163	1182	17.0	25.0
2	刘秋英	湖南大学电气与信息工程学院	13	69	5.0	8.0
3	邹修铁	中南大学信息科学与工程学院	2	9	2.0	2.0