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基于神经网络的多重化整流电路的故障诊断
被引:4
作者
:
刘大年
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机构:
扬州大学信息工程学院
刘大年
史旺旺
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扬州大学信息工程学院
史旺旺
吴桂峰
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机构:
扬州大学信息工程学院
吴桂峰
机构
:
[1]
扬州大学信息工程学院
来源
:
扬州大学学报(自然科学版)
|
2006年
/ 01期
关键词
:
多相整流电路;
故障诊断;
神经网络;
D O I
:
10.19411/j.1007-824x.2006.01.014
中图分类号
:
TN702 [设计、分析、计算];
学科分类号
:
摘要
:
针对多相整流电路的特点,采用对输出电压分段平均值进行谱分析的方法,得到网络的特征量,不但降低了网络样本的维数,而且使得特征量与采样的误差和整流控制角的相关性减到最小;导出一种既有最速下降法的稳定性又有牛顿法的快速性的新算法;设计了该算法的神经网络结构,并讨论了网络结构参数对故障诊断结果的影响;此方法简单易行,误判率低,训练时间短,对各种多重多相化的整流电路具有普遍的适用性.
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