基于PCA和MPGA优化神经网络的整流器故障诊断

• 作者: 吴治均 张强 张彼德 李明昆 赵丹 龙杰
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析 多种群遗传算法 移民算子 迁徙算子 故障诊断 三相整流装置
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 所属期刊栏目: 工程应用与技术交流
• 页码范围: 86-90,96
• 页数: 6页
• 分类号: TM461
• 字数: 4186字
• 语种: 中文

摘要

针对电力电子整流电路故障识别方法中的信号提取与模式识别两个核心问题,提出一种基于主元分析(PCA)和改进多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的三相整流装置电路故障识别方法.首先采用主元分析提取故障信号中对应的故障特征向量,然后利用移民算子与迁徙算子结合的MPGA优化BP神经网络分类器进行故障类型的识别.仿真结果表明,该方法对三相桥式整流装置进行故障诊断能准确识别与定位各故障类型,而且具有鲁棒性更好,诊断正确率更高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彼德	西华大学电气与电子信息学院	74	679	15.0	23.0
2	李明昆	西华大学电气与电子信息学院	5	35	4.0	5.0
3	张强	西华大学电气与电子信息学院	11	49	3.0	7.0
4	龙杰	西华大学电气与电子信息学院	5	44	3.0	5.0
5	赵丹	西华大学电气与电子信息学院	3	7	1.0	2.0
6	吴治均	西华大学电气与电子信息学院	2	11	2.0	2.0