基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断研究

• 作者: 吴静波 杨亚锋 王永巍 郭志军
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波包 神经网络 开关电源 故障诊断 归一化 故障特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 125-128
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.07.030

摘要

针对开关电源电路常见故障,提出一种基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断方法.利用小波分析对开关电源输出电压进行分析处理,依据小波多分辨分析的特点,获得信号各频段的细节系数及其能量,再利用小波包分析对小波分析中没有细分的高频信号进行分解,提高频率分解率,将各频段能量进行归一化处理后,构造故障特征向量作为神经网络的输入进行分类.将Multisim13与Matlab相结合,更好地实现了开关电源电路故障诊断.仿真结果表明,通过该方法可以实现开关电源电路的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭志军	河南科技大学车辆与交通工程学院	75	534	12.0	19.0
2	王永巍	河南科技大学车辆与交通工程学院	3	1	1.0	1.0
3	吴静波	河南科技大学车辆与交通工程学院	15	52	4.0	7.0
4	杨亚锋	河南科技大学车辆与交通工程学院	2	1	1.0	1.0