基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

• 作者: 吕伟 柯炎 樊波 谢一静
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三相逆变器 故障诊断 故障重构 小波包 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TM933
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2019.09.008

摘要

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥.为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断.在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行.故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊波	空军工程大学防空反导学院	48	185	6.0	11.0
2	柯炎	空军工程大学防空反导学院	2	0	0.0	0.0
3	谢一静	空军工程大学防空反导学院	10	28	4.0	5.0