电力电子电路故障的ST和QNN诊断

• 作者: 孙义闯 尹新 谭阳红
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 脉波整流电路 量子计算 神经网络 电力电子电路
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 13-18,23
• 分类号: TN711
• 字数: 4647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2011.04.003

摘要

电力电子电路的故障模式间普遍存在交叉重叠,针对这种现象,本文提出了将S变换和量子神经网络相结合的新方法.首先,采用主元分析和S变换对各故障模式进行特征提取,由于S变换的窗函数宽度随着频率的变化而变化,能提取各故障的时间-频率特性,并将它们的差别最大化.再用量子神经网络进行诊断,由于量子神经网络能够自动检测抽样数据中存在的模糊性,并能够自适应的学习量化存在的模糊性的故障诊断方法,因此量子神经网络具备一种固有的模糊性,能将不确定性数据合理的分配到各故障模式中.实验结果表明:本文提出的方法具有收敛速度更快、性能更高,鲁棒性更好的特点,且故障诊断准确率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹新	湖南大学电气与信息工程学院	35	461	12.0	20.0