基于神经网络的谐振型逆变电源故障分析

• 作者: 张立广 毕雪芹 马晓辉
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障诊断 谐振型电源 反向传播算法
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 在线测试与故障诊断
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: TN98
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801818

摘要

为了提高谐振型逆变电源工作的可靠性以及故障诊断的准确性,提出将神经网络算法应用到逆变器故障诊断当中.以谐振型电源的逆变器回路为例,对其故障进行分析,通过神经网络模型的建立以及样本的学习,并结合神经网络反向传播(BP)算法对逆变器输出的电流波形进行了分析,达到对逆变器故障有效诊断的目的,使得诊断的准确性得到了很大提高;最终通过实验对该方法进行了验证,结果表明该方法能够对谐振型逆变电源的故障进行有效的诊断,同时也为以后同类型的诊断提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕雪芹		37	192	7.0	12.0
2	张立广		27	84	5.0	8.0
3	马晓辉		1	0	0.0	0.0