基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断

引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法。根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元。选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构。提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位。以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化。实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率。