基于深度神经网络的多电平逆变器故障诊断

• 作者: 公茂法 宋保业 徐继伟
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 故障诊断 堆栈自编码器 多电平逆变器
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TM464
• 字数: 3161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.02.019

摘要

为解决多电平逆变器的故障诊断问题,文中提出了一种基于深度神经网络的多电平级联H桥逆变器的故障诊断方法.首先,介绍了多电平级联H桥逆变器的故障模型;然后,采用基于堆栈自编码器的深度神经网络直接从故障原始数据中进行故障特征提取;最后,运用SOFTMAX分类器对故障特征数据进行分类从而实现多电平逆变器的故障检测与诊断.基于MATLAB/Simulink对本文提出的方法进行了仿真实验,该方法与传统的智能诊断算法相比具有更高的准确率和更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	公茂法	山东科技大学电气与自动化工程学院	143	821	14.0	21.0
2	宋保业	山东科技大学电气与自动化工程学院	17	44	4.0	6.0
3	徐继伟	山东科技大学电气与自动化工程学院	3	10	2.0	3.0